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AI落地的另一种可能性
Sam Altman用APP解决AI落地问题,如将ChatGPT打造成“超级APP”,但此模式有交互形态受限、生态割裂的缺点。作者认为这是权宜之计,并设想把AI作为“通用智能层”嵌入各行业软件,Anthropic有此可能。
告别随机性:Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性?
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性,而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略,实验验证有效,还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
开源屠刀!400美元炼成「代码副脑」,硅谷天价模型成废铁
AI2开源Open Coding Agents,以最低数百美元算力成本,能训练贴合私有代码库的专属编程智能体。SERA-32B表现惊艳,其软验证生成技术降低成本,新代码易部署且兼容Claude Code。
谷歌深夜放出「创世引擎」Genie 3!一句话秒生宇宙,终极模拟器觉醒
谷歌DeepMind推出通用世界模型Genie 3,能以每秒20 - 24帧速度实时生成720p画面,一句话即可生成动态世界,可模拟物理、自然等多种场景,但也存在有限动作空间等局限。
物理学家靠生物揭开AI创造力来源:起因竟是“技术缺陷”
两位物理学家以生物系统自我组装过程为参考,提出并验证假设:扩散模型去噪过程类似细胞分化重组,AI的‘创造力’是模型架构直接且必然的结果,本质是确定性过程。
单卡即可微调大模型!内存占用仅1/8,性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高,低秩适应(LoRA)方法虽降低成本,但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架,在25个多领域任务验证效果好,内存占用仅1/8。
LLM 竟然会内省!Anthropic 整了个大活:首次揭开 AI 意识
Anthropic最新研究《大语言模型中涌现的内省意识》,首次通过直接操控模型内部状态验证AI能否觉察自己思想。研究采用概念注入技术,发现AI有内省能力,且不同模型表现有差异。
解放军总医院联合南大、吉大等机构,共同提出首个「脊柱诊疗大模型」SpineGPT
解放军总医院联合多机构研发首个脊柱诊疗大模型 SpineGPT。研究指出通用 LVLM 有‘认知鸿沟’,团队构建 SpineMed 生态系统,含 SpineMed - 450K 数据集与 SpineBench 评估基准,SpineGPT 表现超越开源模型。
刚刚,北大&360里程碑式突破!32B安全分碾压千亿巨兽
2025年9月23日,北大 - 360联合实验室发布TinyR1 - 32B模型,仅用20k数据微调就实现安全性能突破,兼顾推理与通用能力。还推出TinyR1 - Safety - 8B,且系列模型已全面开源。
7.3K Star!用 Orca 组建 AI 舰队:让 Claude Code 和 Codex 同时开工!
Claude Code 大火后,多家大厂推出自家 Code CLI,多终端操作上下文切换成本高。Orca 是开源 AI 编排器,可让多个 AI 编程助手并行工作,集中查看结果,有并行工作区、统一管理界面等亮点。