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乐享以太大模型,让中国具身智能坐上定义席
本文围绕乐享科技推出的以太大模型展开,指出当前具身智能主流VLA、WAM路线均存在固有缺陷,以太大模型改用能量驱动的求解范式,经开放烧烤直播测试验证其能力,开辟Physical AI新路径,推动中国具身智能突围。
Transformer已死?DeepMind正在押注另一条AGI路线
谷歌团队借鉴人类联想记忆,提出嵌套学习,解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化,构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色,或开启AI从被动训练到主动进化大门。
GPT-5:前端开发者的“选择自己的冒险路线”
OpenAI 称 GPT - 5 在前端编码出色,内部测试 70% 时间胜 OpenAI o3,获 Vercel 支持。但部分开发者看法不一,有人体验变差,也有人认为它表现一般,还探讨了其让开发者绕开 React 的可能。
关键突破:理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型,成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型,从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
AI-Native 的 Infra 演化路线:L0 到 L5
文章来自 Agent Infra 创业者 Hang Huang,以其产品开发实践经验,分享 Agent Infra 机会。指出 AI 编程生产力跃迁,从写代码到掌控软件全生命周期是趋势,还提出 L0 - L5 模型描述 AI-Native Infra 演化路径。
AGI 新技术路线:下一代稀疏注意力机制 Monte Carlo Attention 开源
超对称技术公司在新版基座模型 BigBang - Proton 中使用的 Monte Carlo 注意力开源。它基于二进制块编码技术,用块间代表交流机制实现线性复杂度,兼具多种注意力机制优点,可满足宇宙尺度建模的上下文长度需求。
AGI新技术路线:下一代稀疏注意力机制Monte Carlo Attention开源
超对称技术公司开源了 Monte Carlo 注意力机制,用于新版基座模型 BigBang - Proton。它在二进制块编码技术上,用块间代表交流机制实现线性复杂度,解决了传统方法的缺点,可实现理论上无限的上下文长度,对现有预训练技术和硬件设计影响深远。
刚刚,商汤内部两万字复盘曝光:多模态通往AGI核心路线首次公开
商汤科技联合创始人林达华撰写万字长文,剖析将「多模态通用智能」视为技术战略核心引擎的原因,探索组织及战略层面的思考。文章回顾商汤多模态之路,探讨多模态通向AGI的原因、构建路径等关键问题。
Meta华人新秀毕树超,重磅爆料下一代LLM路线!RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出,AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法,Scaling Law有效,规模决定智能,终身学习是重点,还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
奥特曼承认OpenAI路线走偏了,以及“写代码将变得不再重要”
奥特曼在直播中给出诸多实诚结论,如未来工程师人数或大幅增加,写代码时间将减少,OpenAI搞砸ChatGPT5系列模型,后续会回归通用模型,还探讨了AI对教育、经济、安全等方面的影响。