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全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0,押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA,全面升级效果、数据和方法,还将考虑多方向发展。
跳出「黑盒」,人大刘勇团队最新大语言模型理论与机理综述
大语言模型工程成功但理论研究滞后,被视为「黑盒」。人大刘勇团队用生命周期分类法,将LLM理论研究整合为六阶段,系统综述底层理论与机制,指出前沿挑战,为其向严谨科学转型提供路线图。
当200位具身从业者被拉进同一个屋子
量子位等联合发起沙龙,近200位具身从业者探讨具身智能从实验室走进物理世界的问题。乐聚工程师指出具身数据瓶颈,蚂蚁灵波郑可成介绍模型,上海交大李永露分享评测基准,圆桌对话探讨数据挑战与破局路径。
港股新贵押注物理AI,乐动机器人打造万亿市场空间的核心基础设施
物理AI时代,机器人需「读懂」物理环境,环境感知能力成竞争焦点。乐动机器人过去十年围绕此布局,有空间感知技术先发优势,其自研模型与架构构建数据飞轮,有望完成向感知基础设施平台的身份重塑。
Data Agent如何帮助企业打造懂你的“电子牛马”?|数势xSelectDB
本文邀请数势科技谭李和飞轮科技肖康探讨数据Agent。谈到懂业务的Agent特点、与传统BI差异,还提及数据库挑战及应用场景,指出Agent能激活数据、提升交互效率,未来将催生新角色。
首发丨美团悄咪咪公测 AI 袋鼠参谋 App
美团正在公测AI袋鼠参谋App,它是基于AI大模型决策能力的智能应用,依托海量门店信息和多年运营经验,覆盖4类经营场景,以“数据向决策的翻译服务”帮商家解决开店难题。
通过查看GPU Assembly分析CUDA程序
文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例,对比普通和向量化版本,通过查看SASS代码,解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。
告别昂贵人工标注,英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型
麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion,它是全自动数据生成流水线,能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据,让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型,还介绍了其数据生成、问答设计等环节。
VLA不够了?触觉,将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点,IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地,触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架,创立戴盟机器人,发布数据集并开源部分数据,还阐释对具身智能多方面的思考。
苹果ASM投放的两种方式,竞价原理与机制
苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者,操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队,提供更精准的用户定位和详尽的数据报告,以便随时调整广告策略。