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Cloudflare 构建了面向 LLM 的高性能基础设施
Cloudflare发布全新基础设施,可在全球边缘网络运行大型AI大语言模型。它将模型输入处理与输出生成拆分,自研Infire推理引擎,还推出Unweight模型压缩系统,分享提示词缓存优化方案。
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。
生成式推荐补上关键一环!语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID,可现有语义ID常先学好再冻结,与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架,让推荐损失参与语义ID学习,还设计策略解决训练问题,实验表现佳。
转载 | 鄂维南院士:关于推动AI从工程化走向科学化的一点思考
鄂维南院士探讨推动AI从工程化走向科学化。回顾AI先驱,指出基础理论滞后致发展起伏、大模型开发依赖经验。介绍AI主要方法,分析深度学习基础理论问题,强调从系统角度看待AI,认为已到科学化转折点。
π0.7的泛化能力有多强?零样本纯靠口述就能用空气炸锅,演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日,美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力,借助多模态提示框架,能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色,有望推动具身智能发展。
OpenAI发布新模型 GPT-Rosalind:专攻生物学、药物发现和转化医学
OpenAI发布生命科学前沿推理模型GPT - Rosalind,目标是生物学研究等领域。它是生命科学模型系列首款产品,在多方向表现强。当前以研究预览版向特定合作机构开放,有意机构可申请。
性能提升400%!AutoResearchClaw自主设计多模态记忆大脑
AI助手积累海量多模态数据,记忆和提取成瓶颈。北卡罗来纳大学等团队用AutoResearchClaw让AI 72小时完成多模态记忆系统设计,性能提升超400%,新系统OMNIMEM全面碾压现有主流系统。
关于具身智能「触觉」,你想知道的都在这篇综述里了
本文由香港科技大学(广州)熊辉教授团队牵头,联合多所高校,全面梳理截至2026年第一季度具身智能触觉前沿研究。介绍触觉重要性、多模态触觉融合流程、全景蓝图,指出面临挑战并展望未来。
The Batch: 936 |Claude Code 内部揭秘
广受欢迎的编码智能体Claude Code近期版本意外暴露底层代码。Anthropic称是人为失误,未泄露用户数据。工程师分析发现其架构似小型专用操作系统,还揭示了潜在功能和未来规划。
首个用户生活「长程模拟器」来了!LifeSim 重新定义大模型个性化评测
现有个性化助手评测基准与真实用户-助手交互脱节,来自复旦大学等的研究人员提出 LifeSim 框架及 LifeSim-Eval 评测方法。实验显示主流 LLM 处理显性需求尚可,隐性意图识别等方面短板明显。