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刚刚,DeepSeek首曝V3降成本秘诀!软硬协同突破Scaling天花板
DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角,探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理,分析硬件特性对架构选择的影响,研究两者相互依赖关系,还为未来协同设计提出建议。
Meta出走华人创业团队,种子轮800万美元,要打造视觉AI记忆大脑
由前Meta顶尖科学家创立的Memories.ai获800万美元种子轮融资。其大视觉记忆模型LVMM解决AI‘记忆缺失’问题,在多领域刷新SOTA基准,应用潜力大,还开放API及网页应用。
阿里又放大招!一句话,造一个能走进去的世界
阿里上线HappyOyster 1.0世界模型,一句话生成可实时探索、交互的开放世界。它与文生视频不同,能让用户参与体验。该模型有世界探索和实时导演两大功能,技术优势显著,应用场景广泛。
谷歌首度证实:黑客已开始用AI发动真实网络攻击!
谷歌5月12日报告,犯罪黑客用AI大模型发现零日漏洞并准备攻击,谷歌拦截。还发现PromptSpy恶意软件调用Gemini API自主决策。目前攻击方借助AI加速,美国政府紧急行动但监管有分歧。
VLM会描述视频,却未必用对参考图:RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner,强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数;还构建 MRVBench 评测基准,实验显示其表现优异。
给AI发100美元去二手市场捡漏,结果它给自己买了19个乒乓球
2025 - 2026年,Anthropic进行“Project Deal”实验,让69个Claude智能体在真实双边市场自主交易,完成186笔超4000美元交易。实验发现模型能力影响交易结果,还揭示了AI代理交易存在的问题和隐忧。
说一个反常识的真相,Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
作者有感于AI在真实工作场景评测的稀缺性,以阿里国际站RealReplicaBench评测集为例,介绍电商场景任务,发现多数模型成功率低,其他领域类似,呼吁厂商努力,作者也计划自跑评测更新排名。
爆火的 AI 玩具赛道,全行业都在等一个「成功者」
过去一年,AI玩具创业火热,众多大厂背景创业者入局。但现状尴尬,鲜少有能售卖产品,已推出的产品反馈不佳。目前AI玩具实质多为毛绒玩具加语音盒子,创业者面临技术和成本等难题。
清华SageAttention3,FP4量化5倍加速!且首次支持8比特训练
清华大学陈键飞团队提出针对BlackWell架构的SageAttention3,实现5倍于FlashAttention的推理加速,首次支持8比特训练。在多种大模型上保持端到端精度,代码将分别于6、7月开源。
她拒了贝索斯,离开黄仁勋,只为回答一个问题:AI能学会物理世界吗?
近日,AI初创公司Accelerated Understanding亮相,由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流,目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大,公司想解决AI验证瓶颈,产品面向科研工程机构。