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打破长视频理解瓶颈:HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳,CMU和小红书团队深入研究,首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架,指出现有泛化能力不足原因,提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域,将现有方法按泛化能力分三类,比较DNN与树模型优劣,剖析核心挑战,探讨扩展方向及数据集评估策略,旨在建跨数据集稳健评估体系。
她如何把“系统2”带给了大模型 |对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力,2025年1月发布rStar - Math,用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力,引发广泛讨论。
向量数据库要被取代?DynamoDB 开始原生支持 AI 搜索
Amazon DynamoDB 推出原生向量搜索,允许开发者将嵌入向量与应用数据存一起,直接在其中运行近似最近邻查询,无需单独向量数据库。介绍了功能特点、成本计费及开发者反馈等。
把VLM塞进隐式世界模型,小鹏机器人新框架让机器人长出物理直觉
机器人大脑架构中VLM和VAM路线各有短板,香港大学、小鹏机器人等团队提出DIAL框架,让VLM在原生特征空间做隐式世界建模,解耦认知决策与底层执行,在机器人部署中表现优异。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作:别再给模型叠加「高级词」了!模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law,即文本频率定律,揭示文本频率对模型训练及推理的重要性,还给出工程解法,实验效果显著,为行业带来新思路。
奥特曼遭遇死亡威胁:凌晨家中被投燃烧瓶
当地时间凌晨3:45,OpenAI CEO奥特曼家中遭20岁男子投掷燃烧瓶,嫌疑人已被捕。奥特曼发文报平安,还分享家人照片,同时写下对AI行业现状思考及与马斯克等冲突的反思。
告别噪声初始化:NTU MARS Lab提出A2A新范式,实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式,以历史机器人轨迹为生成起点,打破生成速度与精度瓶颈,在训练效率、推理速度及泛化表现上佳,还可扩展至视频生成领域。
The Batch:924|GPT-5.4:性能更高,价格也更高
OpenAI更新旗舰模型GPT-5.4,有Thinking和Pro两个版本,扩展工具使用能力,多基准测试达当前先进水平,但定价高。虽在部分任务表现超Claude,挑战Gemini地位,不过成本也更高。
OpenAI 开发者的 Skill 经验:如何使用评估系统来优化 Skill
文章聚焦 OpenAI 开发者优化 Skill 的方法,指出迭代 AI 技能效果难测,可借助评估系统。介绍了用 Codex 评估的流程,包括明确标准、创建技能、手动触发找漏洞等,还提及不同阶段的评估重点和工具。