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小哥硬核手搓AI桌宠!接入GPT-4o,听得懂人话还能互动,方案可复现
国外小哥Matthieu Le Cauchois受皮克斯台灯机器人启发,手搓AI桌宠Shoggoth,接入GPT - 4o,能与人互动。它结构简单可复现,采用低级和高级控制层,策略经仿真和真实环境验证有效。
从亲密伙伴抢人,Cursor挖走Claude Code两位核心人物
据The Information报道,AI编程应用Cursor开发商Anysphere从Anthropic挖走Claude Code两位负责人。Cursor依赖Anthropic的AI,此举或让双方关系变复杂。同时,Anthropic年收入达40亿美元,Cursor业务增长也强劲。
机器狗能当羽毛球搭子了!仅靠强化学习从0自学,还涌现出类人回位行为 | Science子刊
苏黎世联邦理工学院团队让机器狗靠强化学习学会打羽毛球,开发全身视觉运动控制策略,使其最高挥拍速达12米/秒,还涌现类人回位行为,研究证明足式机器人在体育场景应用可行。
LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析
文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理,通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程,以及优化策略和配置启用方式。
45亿红包打响AI入口大战,百度给出另一种回应
春节期间,国内外AI圈有两件大事,国外OpenClaw在GitHub爆火,国内大厂掀起AI春节营销大战。百度率先接入OpenClaw,并推出5亿红包活动。其采用搜索+AI策略,有全栈布局优势,想走长远发展之路。
调整训练数据出场顺序,大模型就能变聪明!无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT,通过引入数据排序策略,充分挖掘训练数据潜力,优化训练数据的组织方式,在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能,且不用增加数据量或扩大模型规模。
Cache Me If You Can:陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存,解放LLM内存?
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长,此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标,改进方法并推出 PruLong 优化内存,节省空间且保性能。
卡帕西推荐的AI Coding指南:3招教你效率翻倍
大神卡帕西和OpenAI总裁转发推荐的AI Coding指南,由Peter Steinberger撰写。指南给出三大关键策略,即按任务类型选对模型、重构工作流、做好人机分工,还分享实用小技巧。
为什么 OpenAI 们都要搞 AI 基建?Groq 创始人把背后的逻辑讲透了
文章通过对Groq创始人Jonathan Ross的访谈,探讨AI基建问题。指出AI应用增长受限算力,算力提升易见效,自研芯片可掌控命运。还分析芯片制造难点、市场供需、能源需求等,预测AI将带来用工短缺和新产业。
腾讯与中科院联合提出R-4B,一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷,腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B,通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考,在多评测中达SoTA,省资源且效果好。