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Thinking Machines新发现:Lora不是权宜之计,哪怕秩低到 1,也能匹敌全参数微调

Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知,实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系,有选择、学习率等关键发现,还给出实用建议,但LoRA在部分场景表现待验证。

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破解遥感目标的形状与尺度难题,PKINet二代推理提速近4倍!

PKINet - v2是改进的遥感目标检测模型,能处理复杂形状和尺度变化问题。它在PKINet基础上升级,统一条带与方形卷积,部署时折叠为单大核。在多数据集上精度和速度提升,可服务多领域,但对特殊目标仍有检测问题。

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诺奖得主实验室走出的中国团队,正用世界模型重构生命分子设计

过去 AI 分子设计多困于‘模态孤岛’,难以跨模态理解和设计。诺奖得主实验室走出的中国团队推出 ODesign 开源项目,将多模态分子纳入统一框架,展现跨模态迁移能力,团队创立英灵殿科技欲重构药物研发流程。

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死磕即梦48小时,我发现了AI公众号封面的懒人密码

作者与即梦Agent死磕48小时,分享AI公众号封面制作经验。介绍垫图法、两个提示词模板,测试提示词反推、语义理解等功能,指出不足,认为即梦像AI作图界拼多多,瑕不掩瑜。

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新闻资讯7

Altman拿Token换股权只够烧45天,20亿Token捐母校只值100块:Token真成“钱”了,谁更赚?

本文围绕AI Token展开,讲述OpenAI用Token换创业公司股权,00后捐20亿Token给母校,还探讨了“tokenmaxxing”现象及问题,指出AI行业经济账未算清,企业客户成本高,AI成管理压迫工具。

InfoQ
算法论文7

翁荔陈丹琦加盟的840亿AI公司,公开第二篇论文

明星创业公司Thinking Machines公开第二篇研究论文,主题为“Modular Manifolds”,通过统一框架约束和优化网络不同/模块,提升训练稳定性与效率。论文提出模块化流形思路,若应用于大模型,训练效率和稳定性将大幅提升。

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从马斯克并购 Cursor 说起:国内编程智能体的牌桌、裂缝与全链自主之路

文章从马斯克600亿美元收购Cursor切入,分析海外编程智能体“垂直整合”趋势,指出护城河在全链掌控。对比国内,玩家分散,面临版权、安全等风险。强调中国须走全链自主之路,各发力,目标是经略全球。

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P图老本事搭上了对话框,美图这AI Agent到底香不香?

本文对美图AI Agent RoboNeo进行实测。它web端操作简单,生图和p图功能丰富,拆分图功能好用,工作流能辅助创作。不过它生成速度慢,视频生成有画面逻辑、文字生成等问题。其开发节奏快。

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为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” :腾讯混元 SEAT 重塑深度思考

本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级,应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航,解决大模型深度思考的局限,且适配多种大模型,性价比高。

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将思维链(CoT)引入具身世界,哪种路径能真正打通机器人「知行合一」?

文章围绕将思维链(CoT)引入具身智能领域展开。介绍CoT从语言面到成为机器人行为核心认知机制的转变,分析分架构与端到端模型两种技术路径,还阐述自变量机器人统一架构的优势和能力。

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