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全球首个具身智能开放平台来了!让大模型长出“身体”,像人一样自然表达交互
魔珐科技发布全球首个具身智能3D数字人开放平台魔珐星云,能让大模型‘长出身体’,实现自然表达交互。该平台突破了‘高质量、低延迟、高并发/低成本’的不可能三角,还可驱动虚拟和真实具身。
用「传心术」替代「对话」,清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型发展,多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式,以KV - Cache为媒介,提升了正确率和速度,还介绍了实现路径、优势及应用前景。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;大语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。
超越RAG和DAPT!华人团队新研究引热议:即插即用、无需改变原参即可让模型化身领域专家
华人团队提出比DAPT和RAG更方便、成本更低的方法,即“Memory Decoder”预训练记忆模块。它像“领域知识插件”,即插即用、不改原参,能让Qwen、Llama等模型成领域专家,还降低困惑度。
OpenAI连丢4位大将!Ilya合作者/o1核心贡献者加入Meta,苏黎世三人组回应跳槽:集体做出的选择
OpenAI连失4员大将,Trapit Bansal跳槽Meta,继续研究推理大模型;苏黎世三人组Lucas Beyer等也加入Meta。此外,Meta还在洽谈收购语音AI初创公司PlayAI,连续布局语音AI。
数字技术工人已到岗!时序大模型+Agent已掌握了工厂生产管控技术,比人类更懂工况
基于时序大模型和Agent的数字技术工人,能承担生产操作等关键任务,接手复杂工业环节。国内AI团队打造的河谷平台构建智能体,自研底层技术,以工艺维度训练,上岗快,极峰科技还创新商业模式。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察:为何模型越深越稀疏?UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收,它提出高效推理框架,从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略,设计的UNCOMP框架优化KV Cache,实验效果佳。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性?清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章,揭示强化学习(RL)提升具身大模型VLA泛化能力的优势,对比其与SFT差异,还提出评测基准和训练方法,为VLA训练提供新方向。
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan(潘韶武)团队 Nithin Somasekharan等:CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench,构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距,多智能体框架可提升成功率,代码与数据集已开源。
华师大智金院孵化金融原生基模Mint-Agent:超越GPT-5.6与Claude Opus 4.8,商业订单已超亿元
华东师大智金院团队孵化的金融原生基模 Mint - Agent 发布,在 FinanceAgentBench v2 上表现超 GPT - 5.6 - Sol 与 Claude Opus 4.8,单题推理成本低,商业订单超亿元,进入规模化金融场景验证阶段。