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Dense、MoE之外第三条Scaling路径:交大提出JTok模块,省1/3算力

上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块,作为插件挂载在Transformer层,几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建scaling路径,在多任务测试中全面提分,为大模型发展提供方向。

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李飞飞发布全世界模型

李飞飞团队的World Labs发布两款模型Marble 1.1和Marble 1.1 - Plus,能将平面照片转化为3D世界、提升画面清晰度。二者各有侧重,前者重画质优化,后者重空间生成,官方建议用户从1.1开始用。

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智能体范式Chain-of-Agents,多项任务SOTA

论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式,结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型(AFM),实验显示其在Web和Code任务上达SOTA,效率、泛化性佳。

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给AI打个分,结果搞出17亿估值独角兽???

大模型竞技场LMArena官宣拿下1.5亿美元A轮融资,估值升至17亿美元。它前身是Chatbot Arena,由LMSYS创建,核心成员多为顶尖高校学霸。LMArena评估规则有趣,成模型必测榜单,计划用资金运营平台、扩团队

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CIO 正在抛弃 AI 生码率:一场关于什么才算产研提效的实践复盘

阿里云CIO蒋林泉团队复盘AI时代产研组织效能提升实践。指出多数企业用AI停于工具替换,AI生码率等指标存误区。介绍团队从多方面重构产研组织,如左移质量测试等,还提出岗位与框架,分享对工具、组织和人的见解。

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模型亦是 Agent,Kimi-Researcher 超大量一手实测!

2025 年被称为“Agent 元年”,月之暗面发布了端到端强化学习训练的一代 Agent 模型 Kimi - Researcher,其基座是自研模型。文章对其进行大量实测,与 OpenAI 等对比,并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。

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智能体A2A落地华为旗舰,鸿蒙开发者机遇来了

华为Mate80系列、MateX7发布会上展示,搭载鸿蒙6的Mate X7实现Agent to Agent智能体协作商用落地。HarmonyOS 6重构应用连接方式,A2A协作带来效率革命,为开发者提供机遇。

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离职特斯拉“隐身”14个月,杨硕创业终于亮牌:重定义机器人训练范式

杨硕从特斯拉擎天柱团队离职创业一年多后,妙动科技团队带来论文《DiT4DiT: Jointly Modeling Video Dynamics and Actions for Generalizable Robot Control》。该团队用视频训练机器人动作,提出DiT4DiT模型,解决VLA模型不懂物理问题,在人形机器人上有突破。

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网页智能体突破!引入协同进化世界模型,腾讯AI Lab提出框架

腾讯AI Lab提出WebEvolver框架,引入协同进化的世界模型,让智能体在真实网页环境中性能提升10%,突破现有基于LLM的网页智能体瓶颈,还通过实验验证了其有效性和对网页状态变化的预测能力。

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RAG王:AccurateRAG屠榜SOTA

大模型记不住私有或实时信息,RAG 落地遇难题。AccurateRAG 是 Qualcomm 团队端到端工程方案,有 4 个模块化组件,在 6 个数据集上刷 SOTA,解决 RAG 文档解析、检索和生成难题。

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