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Karpathy 教它的 nanochat 数单词里有几个“r”
Andrej Karpathy 教超小型语言模型 nanochat d32 数单词里字母 r 的数量,创建 SpellingBee 合成任务微调模型,虽像填鸭式教学但有效,不过小模型上下文处理能力有限。
真实科研水平集体不及格!全新基准SFE给主流多模态LLM来了波暴击
上海人工智能实验室AI4S团队推出SFE评测基准,首创三级评估体系,涵盖五大科学领域66项任务。评测显示主流MLLMs在高阶科学任务有挑战,不同模型、学科表现有差异,还构建了SciPrismaX平台推动AI科学评估生态发展。
Codex在推理框架上能蹬出什么优化
作者复盘用Codex在SGLang中的实践,原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法,分享印象深刻的debug经历,列举在SGLang用Codex一个月的优化成果,还提及Claude Code使用遇阻。
VLA动作预测必须经过LLM吗?TurboVLA仅0.2B参数,RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测
近年来,VLA模型成通用机器人控制重要路线,但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA,绕开大语言模型,形成V+L→A路径,降低成本,保持操作能力。
面向「空天具身智能」,北航团队提出星座规划新基准丨NeurIPS'25
卫星星座成数字经济时代基础设施,但运行背后规划难题待解。北航刘偲教授团队提出首个大规模真实星座调度基准AEOS - Bench,训练内嵌时间约束的调度模型AEOS - Former,为‘AI星座规划’奠定新技术基准。
刚刚,全球AI生图新王诞生!腾讯混元图像3.0登顶了
LMArena竞技场发布文生图榜单,腾讯混元图像3.0夺冠,超越谷歌、字节和OpenAI等模型。它是原生多模态模型,语义理解强,核心技术独特,经多阶段训练,效果能与顶尖模型媲美。
如何让AI写出高质量的数据分析报告?DataV-Note的评估体系揭秘
本文围绕DataV - Note智能分析创作平台评估体系建设展开,指出智能工具缺乏统一评估标准等问题。介绍评估模型目标、设计、标准,采用纵向和横向评估方式,还提及未来接入自动化和提升准确度的规划。
李飞飞团队新作:简单调整生成顺序,大幅提升像素级图像生成质量
长期以来,AI生图面临潜空间模型细节损耗、像素空间模型结构混乱速度慢的矛盾。李飞飞团队最新论文提出Latent Forcing方法,通过重排生成轨迹,让像素扩散模型找回效率并刷新SOTA。
首个基因推理AI 横空出世!准确率飙至97%,彻底改变基因组学研究
多伦多大学等团队发布全球首个基因推理AI模型BioReason,将DNA基础模型与大语言模型融合,准确率从88%提至97%,可解释基因组变异致病机制,有望上线Hugging Face,应用前景广。
马斯克的好兄弟,卡帕西又双叒出新指南!GPT-5 Pro是AI编程最后防线
在「代码后稀缺时代」,Karpathy分享AI辅助编程体会。他认为不同工具各有优劣,Cursor适合日常开发,Claude Code与Codex能完成大块功能但缺「品味」,GPT - 5 Pro是攻克顽固bug的最后防线。