「开源深度学习框架」共找到 4646 篇相关文章
Qwen3.8-Flash-Next:SGLang Day-0 支持
2026年8月26日,Qwen团队开源多模态MoE模型Qwen3.8 - Flash - Next,它是Qwen4架构早期预览版。SGLang在发布首日就提供完整支持,模型架构多方面升级,亮点众多,还给出启动命令及配置建议参考。
科学家把大脑切片接上机械手,它自己学会了弹琴
法国国家科学研究中心等机构研究人员将死者脑切片放培养皿,连接机械手,经训练机械手学会曲子。研究证实学习依赖神经活动,虽成果距应用远,但为脑科学研究提供观察窗口,也引发伦理思考。
在校生开发,榨干 win 系统全部带宽!
介绍在校生开发的开源工具 HypoMux,它面向 Windows,能把多张网卡「绑」在一起,让下载任务多线路并行。有双模式可选,还能智能分流,兼容主流加速器。操作简便,可解决下载慢问题。
Opus 5通关ARC-AGI-3!Harness正在变成捆住模型的绳子
ARC Prize官方给Opus 5的ARC - AGI - 3成绩为30.2%,但开发者Jeremy Berman让其借助电脑,正确率飙升至96.2%。还开源代码,换用Codex等测试效果差。表明模型强时,简单环境更佳。
烧了1万块横测,你用的模型可能掉队了
作者花大成本从后端、人味、前端、推理等维度,对glm 5.2、kimi k3等国产模型进行测试,展示各模型在不同测试中的结果,指出国模2T俱乐部的kimi和qwen下限高,且刻板印象需改变。
人手数据,如何重塑机器人基础模型?专访 LaST-HD 一作刘家铭
本文是对 LaST-HD 一作刘家铭的专访。围绕数据路线之争,刘家铭分享交付背后的技术问题,也谈了对具身领域模型与数据发展方向的判断。他认为 Human Data 与真机数据非替代关系,VLA 和世界模型可共存。
最小模型仅 25MB,老设备无 GPU 也能流畅跑!
开源项目`KittenTTS`是文本转语音模型系列,核心特点是“小身材,大能量”。最小模型约1500万参数,体积25MB以内,无需GPU,靠CPU就能实现高质量语音合成,适合多种设备和场景。
Karpathy投了一家AI记忆公司,撞名DeepSeek Engram记忆架构
新公司Engram完成9800万美元融资,投资人有Andrej Karpathy等。它想为AI构建能持续学习的“记忆层”,解决模型吸收组织内部知识问题,首个产品是面向Agent的API,已与多家合作。
一夜之间,Claude成我同事了
今天凌晨,Claude Code 迎来重磅更新 Claude Tag,可让 Claude 以团队成员身份加入用户团队,在 Slack 平台使用。它具备持续记忆、主动介入等能力,有多人共享、持续学习等优势,企业客户可试用。
具身智能迈入下半场,RoboMemArena全面评测机器人记忆系统
香港科技大学(广州)等多机构打造具身智能评测基准 RoboMemArena,突破传统局限,构建综合评测体系,配套真机测评。它提供多模态标注,任务长程多样,开源资源易用,PrediMem 在其上表现出色。