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谷歌AI或摘千禧年大奖!华人博士破解百年数学难题,首次捕获奇点
谷歌DeepMind与顶尖机构合作发布重磅论文,用AI在三种流体方程中发现新型不稳定“奇点族”。借助“物理信息神经网络”,开创研究新范式,为数学等多领域带来突破,或攻克千禧年大奖难题。
The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗
法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告,涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小,但累计负担大。虽研究有不足,但其方法或推动环保型AI发展。
一文讲透程序编排的核心方式:从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开,介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式,分析多种编排框架特点及适用场景,还提及Lindorm泛时序数据解决方案,为开发者提供编排参考。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中,注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值,而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
LLM助力突破尘封60年数学猜想!北大王立威团队大幅刷新斯坦纳比下界
北大王立威团队构建基于 LLM 的框架,聚焦 Gilbert - Pollak 猜想,将二维平面斯坦纳比从 0.824 改进到 0.8559。该进展被陶哲轩收录,工作已被 ICML 2026 接收,代码和证明均已开源。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
Karpathy 评 DeepSeek-OCR:分词器必须消失!马斯克:光子才是 AI 的终极语言
Andrej Karpathy 发长文讨论 DeepSeek - OCR 论文,提出图像输入比文本更高效,还表达对分词器的厌恶,认为其必须消失。马斯克称 AI 主要交互将是视觉。开发者分享实践经验,也有人提出质疑。
DiT在数学和形式上是错的?谢赛宁回应:不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷,其FID过早稳定,可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计,如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应,强调做研究要基于实验,也指出DiT现存一些问题。
混合数学编程逻辑数据,一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略,基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练,有多项关键发现,为构建AI推理模型提供参考。