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开源动态8

港中文联手美团开源“视觉推理通才”!图像视频10类任务一网打尽

香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型,它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务,在31项测试中表现出色,还展现泛化能力。研究团队搭建数据集,并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。

量子位
新闻资讯8

Khosla 继 OpenAI 后的最大赌注,General Intuition 凭 38 亿个游戏高光片段做世界模型

今年10月,General Intuition完成1.34亿美元种子轮融资,由Vinod Khosla领投。它从Medal分拆,有38亿游戏短视频片段,可赋予机器“直觉和物理常识”,与LLM互补,商业化将从游戏拓展到物理世界。

海外独角兽
开源动态8

Ilya刚预言完,世界首个原生多模态架构NEO就来了:视觉和语言彻底被焊死

当Ilya断言大模型未来在于架构创新时,中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式,从根上融合视觉与语言,以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。

量子位
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规范驱动开发:瀑布模型回潮

规范驱动开发(SDD)重拾编码前写大量文档理念,虽为AI编程提供框架,但可能让敏捷性被Markdown文档掩埋。文章探讨为何迭代性自然语言方法更契合现代开发需求,指出SDD存在诸多不足。

InfoQ
算法论文8

中兴发了一篇论文,洞察AI更前沿的探索方向

当大模型参数量冲向万亿级,AI 行业面临瓶颈。中兴通讯发布论文剖析困境,勾勒前沿方向。文中分析了 LLM 现状、架构瓶颈、AGI 争议等,还阐述了改进优化措施及下一代计算范式发展趋势,介绍了中兴的探索实践。

机器之心
算法论文7

MOE RL实战:统一FP8全流程训练

SGLang RL团队等联合完成工作,实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等,指出训练难点,分析KL Loss异常归因,验证其在MoE模型RL应用效果,还探究模型规模对训推不一致性的影响。

GiantPandaLLM
开源动态8

NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%

大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。

机器之心
算法论文8

PixelRefer :让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”

多模态大模型多停留在整体场景级理解,现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架,可实现精细视觉指代与推理,在多项任务表现领先,轻量版性能优,还开源两类数据集。

机器之心
推荐文章7

TileLang深入详解-第三章-Kernel,Buffer,并行控制和矢量化

文章详细介绍TileLang核心编程构造,包括Kernel函数、Buffer和并行控制等。阐述其计算定义、并行与循环控制方式,还提及性能优化的矢量化访存,给出代码示例,并分享源码里形状、并行域和线程的最佳实践。

GiantPandaLLM
算法论文8

在失败中进化?UIUC联合斯坦福、AMD实现智能体「从错误中成长」

伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等团队发布论文,剖析LLM智能体失败机制,提出可自我修复的创新框架AgentDebug。研究指出智能体常见失败类型,构建错误分析体系、数据集,实验显示该框架效果显著,为AI可靠性提供方案。

机器之心