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在智能计算和网络演进背景下,北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025,从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环,推动新一代网络系统发展。
开源版MetaQuery来了!OpenUni用1.1B参数媲美BLIP3-o-8B,数据代码完全开源
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni,仅 1.1B 参数达 8B 模型性能,代码、权重、数据全开源。它架构极简、参数高效,还继承了多模态理解能力。
Claude Code 项目初始化模板:黑客松冠军团队的生产级配置
claude-init 是 Claude Code 项目初始化模板,集成黑客松冠军团队生产级配置。有三层文档架构、9 个专用子智能体、10 条快捷指令、8 条强制规则及智能上下文管理,助开发者高效配置使用。
DeepSeek 硬核开源 DeepSeek-OCR-2!弃用 CLIP 改用 Qwen,创新视觉因果流!
昨天开源社区热闹非凡,Kimi 发布 K2.5,DeepSeek 则推出 DeepSeek - OCR - 2,用 LLM 架构替换传统 CLIP 视觉编码器。它核心创新是视觉因果流,能智能规划阅读路径,性能高效且全量开源。
4D通用世界模型!中科院NeoVerse用百万单目视频直接构建
中国科学院自动化研究所与CreateAI团队构建4D世界模型NeoVerse,它用全新端到端架构,从单目视频高效重建4D高斯泼溅,模拟成像退化提升生成鲁棒性,在多任务表现卓越。
直播预约 | LightMem:面向大模型的轻量化可插拔记忆系统
本报告聚焦大语言模型长期记忆构建与轻量化机制。现有外部记忆系统有记忆臃肿、组织低效、更新代价高问题。为此提出LightMem架构,能为大模型提供轻量、高效、可扩展记忆组件。
VeRL-Omni:面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架,覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性,支持多种硬件,团队还验证了不同训练方式,后续将扩展模型与算法支持。
Lumina-mGPT 2.0:自回归模型华丽复兴,媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型,统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略,实验表现优异,后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
航空发动机用上大模型:解决复杂时序问题,性能超越ChatGPT-4o实现SOTA|上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构,构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型,适配多种编码器和模型,在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平,实现高效数据分析。
李飞飞的创业公司放大招:只要一个 H100 就能跑世界模型
“AI 教母”李飞飞的创业公司 World Labs 推出高效世界模型 RTFM,只需一个 H100 GPU 就能一边和用户交互,一边实时渲染 3D 世界,显著降低硬件成本和部署难度,渲染效果也不俗。