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Transformer危!谷歌MoR架构发布:内存减半推理速度还翻倍
谷歌推出全新底层架构Mixture-of-Recursions(MoR),推理速度提高2倍、KV内存减半,首次在单一框架实现多任务处理与动态分配计算资源,研究人员通过实验验证其性能超Transformer。
苹果向英伟达生态妥协了!MLX框架主动适配CUDA
苹果特意为端侧AI模型训练推出的MLX框架,主动增加了CUDA支持。因CUDA在AI开发领域占主导,且生态强大,苹果此举是借力英伟达生态、扩大自身影响力的战略选择,也避免侵权。
综述:LLM 驱动AI Agent通信协议与策略
文章指出传统互联网用户完成行程繁琐,而代理互联网可让代理自动完成。随着LLM驱动智能体应用深入,其发展专业化,需多智能体协同,有效通信成关键。介绍了智能体通信定义、分类及多种通信协议。
硅谷大戏!Scale AI刚卖身就被集体拉黑,谷歌OpenAI无情断供
Meta花143亿美元收购Scale AI近半股份,交易达成后数小时,Google、OpenAI和xAI暂停与Scale AI部分合作。其竞争对手客户咨询、求职兴趣大增,还打响人才争夺战,重塑了市场格局。
全球首创!B站推出影视级TTS语音模型,支持零样本语音+情绪双克隆,精准时长控制!
近日,B站语音团队推出全新一代语音合成模型IndexTTS2,提供影视级音质、情绪克隆和时长控制。其情绪与时长精细控制功能全球首创,还具备零样本语音克隆等能力,支持本地运行与中英文双语。
UIUC提出隐式监督新范式:无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战,67%错误源于视觉感知缺陷。为此,UIUC提出PAPO,通过隐式感知损失提升模型感知能力,无需额外标注,在多模态基准上表现优异,还解决了KL黑客问题。
单向VLM变双向!人大斯坦福等提出MoCa框架:双向多模态编码器
人大、斯坦福等机构提出MoCa框架,将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调,解决传统模型局限,在多模态基准测试中表现优异,尤其小规模模型性能突出。
大模型时代,通用视觉模型将何去何从?
过去通用视觉模型(VGM)是研究热点,想实现‘视觉模型大一统’。但大语言模型发展使研究热点转移,视觉‘独立性’被重新定义。清华鲁继文团队综述梳理其进展,探讨现状、挑战与应用潜力。
媲美DeepSeek!腾讯开源新版混元模型:AI Agent强化,超30种智能体指令
腾讯开源混元大模型最新版本Hunyuan - A13B,为专家混合模型,有800亿参数,130亿激活。支持快慢思考模式,针对AI Agent强化,设计超30种智能体指令。测试成绩超DeepSeek - R1等,架构和训练有优化。
谷歌开源Gemma 3n:2G内存就能跑,100亿参数内最强多模态模型
本周五凌晨,谷歌正式发布、开源全新端侧多模态大模型 Gemma 3n。它有多模态设计、专为设备端优化等特性,核心是 MatFormer 架构,还采用了 PLE 技术等,在多方面实现质量提升。