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美团提出全新多模态统一大模型STAR,GenEval突破0.91,破解“理解-生成”零和困局
近日美团推出多模态统一大模型 STAR,以“堆叠自回归架构 + 任务递进训练”实现理解与生成双重突破。它解决行业痛点,通过三大核心设计统一能力,实验在多任务中表现顶尖,还给出后续探索方向。
Moltbook底裤被扒了!150万用户99%是水军,创始团队自导自演
Moltbook是为AI智能体打造的社交平台,爆火后却被指有问题。它靠递归提示词增强策略运行,有独特机制。但研究人员揭露其用户多为水军,存在安全漏洞、人为操纵和AI“幻觉”等问题。
Token洪流的转向:当AI Agent成为Token消耗的主宰,什么样的推理服务基础设施才是刚需
Token消耗量转移,AI Agent成Token消耗主宰,大模型推理服务底层逻辑重塑。文章介绍AI Agent时代范式转变、对推理基础设施的需求,还阐述了为其打造的AI Serving Stack架构及优势,它获2025年度相关卓越奖。
马斯克罕见低头:开源𝕏推荐算法,自嘲“很烂”不过未来月更
马斯克开源𝕏推荐算法系统,这是几乎全由AI模型驱动的系统。它基于Grok - 1同款Transformer架构,通过学习用户历史互动行为推荐内容。虽获社区称赞,但算法有缺陷,马斯克也承认‘很烂’,未来将月更。
十二大顶尖大模型决战华尔街与量化投资
文章解读重磅论文,该研究汇聚五家顶级AI厂商十二个大模型,在标普500指数十一大板块构建投资组合并测试。结果表明,混合智能策略是稳健收益最佳路径,未来量化投资是人机和量化模型三元融合。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架,介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈,以 DeepSeek DSA 集成测试,使推理性能大幅提升,目前项目处于开发阶段。
15年差评如潮,Siri终于有救了!苹果10亿真金白银投谷歌一票
苹果宣布和谷歌合作,用Gemini升级Siri等AI功能,此为过渡方案,苹果未来计划推自研1万亿参数模型。此前谷歌每年付苹果200亿做搜索,这次苹果或每年付10亿用Gemini。
Nature重磅发文:深度学习x符号学习,是AGI唯一路径!
大模型虽惊艳,但权威认为仅靠神经网络难达人类级智能。符号AI曾被边缘化,如今‘神经–符号融合’升温。神经网络与符号算法各有利弊,业界探索出不同融合路径,不过对其能否通往AGI仍存争议。
起底“豆包手机”:核心技术探索早已开源,GUI Agent布局近两年,“全球首款真正的AI手机”
当红的“豆包手机”技术详情被证实,其助手技术基于字节自研的UI-TARS模型,该模型初代开源后引发热议,“豆包手机”用的闭源版性能更优。UI-TARS历经迭代,成果成热门开源多模态智能体。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升,还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式,及平衡成本等方面的经验。