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量子芯片离商用还有多远?解读半导体的下一代革命
本文深度拆解量子芯片全产业链,指出其成突破半导体产业天花板核心方向。全球多技术路线并行研发,虽有进展但距商用有差距。其商用面临三重壁垒,将分阶段落地,普及后会重塑产业与社会,与传统芯片互补。
NeurIPS 2025|指哪打哪,可控对抗样本生成器来了!
近日,清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”,对多模型、多类别发起黑盒攻击,为AI安全带来挑战,已用于蚂蚁数科产品。
OpenAI:如何用 Codex 在 28 天内极速打造安卓版 Sora
OpenAI发布工程博客,揭秘用Codex不到一个月打造Sora安卓版应用的过程。这款应用上线首日冲至Google Play下载榜第一,24小时内用户生成超百万视频,开发过程耗约50亿tokens,崩溃率仅0.1%。
5张 H800 带来 20 FPS 高保真实时虚拟人生成
传统扩散模型做视频生成速度慢、画面不稳定,难用于实时虚拟人场景。阿里Live Avatar框架将算法和系统一起设计,用TPP并行推理策略和RSFM机制等,5张H800 GPU能实现20 FPS高保真实时虚拟人生成。
AAAI 2026|新突破:北大彭宇新团队提出可见光-红外终身行人重识别方法CKDA
终身行人重识别有重要应用价值,但现有方法在学习特定模态新知识时,会阻碍跨模态公共旧知识保留。北大彭宇新团队提出CKDA方法,解耦并净化不同模态信息,实现跨模态知识权衡,在相关基准上取得最优性能。
DeepInsight x ChatBI:个人Agent助手养成计划
文章围绕将ChatBI打造成个人Agent助手展开,从用户视角拆解使用流程,分析提问、反问澄清、结果验证等环节的困难与解决办法,还提及MCP协议、通义千问3及阿里云百炼服务对Agent开发的助力。
Meta|提出RECAP,通过动态目标重加权回放,解决RLVR遗忘【文末送书!Agent相关】
近年来,可验证奖励强化学习(RLVR)提升了大模型在多任务上的性能,但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略,结合“回放”与“动态目标重加权”,保持模型通用能力,提升推理性能,还提高推理效率。
Wan2.2-Animate又火了,5分钟让抠脚大汉秒变高冷女神。
阿里开源模型Wan2.2 Animate又火了,用照片和视频就能生成换脸视频,表情动作复刻佳。它上限高,还能变声,可用于舞蹈视频、影视二创等,但手指易崩坏。模型开源,有积极意义也有风险。
具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛,三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻,分享真机数据稀缺解决方案,认为仿真合成数据是必经之路,还谈及产学协同、数据服务等内容。
让机器人「不仅会想,还能准确去做」,VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界
VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型,结合链式思维监督与强化学习,优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点,经多层面测试效果好,在多领域有应用前景。