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Thinking Machines 发布第二篇博文:用模块化流形让训练更加稳定高效

Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章,提出模块化流形理论框架,通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题,提出流形Muon优化器,还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。

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Auto Research时代,AI Scientist的第一场药企实习考验|甲子光年

AI Scientist从大模型做题家进化为自动化科研助手,但从demo到应用面临买单难题。Phylo等团队构建BiomniBench评估框架,让AI做药企真实数据分析,结果显示AI表现超人类实习生,且有速度和成本优势,但也存在偏科问题。

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从社区数据出发,再看大模型开源开发生态全景与趋势

蚂蚁开源先后在527蚂蚁技术日和外滩大会发布大模型开发生态开源项目全景图1.0和2.0版本。2.0版更新评估方法,呈现生态新变化,还分析技术趋势、开发者分布,提及项目进出情况及TensorFlow衰落等。

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Ben Thompson:Agent会下单之后,Amazon 和 Shopify 活得更好了

大家以为AI会重构电商,可ChatGPT的checkout功能未成功,Shopify、Amazon等电商平台仍活得好。分析师Michael Morton指出,AI改变产品发现入口,但难抹平支付等环节,品牌官网因AI获更多流量。

Founder Park
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当心!腾讯、字节等揭示,OpenClaw有无法修复的安全死结

加州大学等机构团队发布对OpenClaw安全的深度分析报告。它是广泛部署的个人伴侣智能体,运行依赖进化理念,但记忆文件成攻击入口。研究在真实网络测评,发现其安全漏洞大,且难以找到进化与安全的完美平衡。

AIGC开放社区
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OpenAI Astra被曝引入「循环深度」能力飙升!安全专家坐不住了

OpenAI 最强新模型 Astra 或即将发布,它是首个达「关键级」网络安全能力门槛的模型,在测试中表现优异。《The Information》爆料其用「循环深度」技术,能力提升但引发安全专家担忧,该技术可使模型内部计算增多,思维链监控或失效。

机器之心
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从一行代码发现DeepSeek的秘密:Model1到底是什么?

在DeepSeek - R1发布一周年时,有人在GitHub的FlashMLA代码仓库发现神秘代号Model1,可能是V4。文章分析了代码仓库用途、新模型“露馅”原因,还从代码中发现Model1细节,结合论文梳理时间线,最后也提出了怀疑。

花叔
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大模型思维链推理速度倍增!——RoT新框架把思维链「画」进隐空间

随着大模型规模扩展,思维链(CoT)成处理复杂推理任务标准范式,但显式CoT依赖长序列生成,隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架,利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入,实现Token压缩与推理加速,且过程可分析

腾讯技术工程
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大模型记忆系统 MemOS 2.0:StarDust 技术演进与关键挑战|QCon 北京

4月16 - 18日QCon北京大会聚焦Agentic AI等前沿话题,记忆张量CTO李志宇将分享《大模型记忆系统MemOS 2.0:StarDust技术演进与关键挑战》,梳理技术演进,推出MemOS 2.0 StarDust,还分析实践痛点与演讲亮点。

InfoQ
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李建忠:关于AI时代人机交互和智能体生态的研究和思考

在2025全球产品经理大会中,奇点智能研究院院长李建忠分享了大模型驱动的AI产业生态和产品创新。他谈到推理范式转换使模型进入“经验数据时代”,还分析了应用开发、人机交互范式转换及智能体生态演进,预言孤立App时代终结。

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