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何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。
24B模型编程超DeepSeek全家桶,32G内存苹果电脑就能跑,专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral发布最新开源编程模型Devstral,参数24B,能在单卡RTX4090甚至32G内存Mac上运行。它专为编程智能体推出,针对真实GitHub Issue训练,在SWE - Bench Verified测试中表现出色,还可与All Hands AI框架配合。
拉 DeepSeek 和通义“组队”斗 OpenAI?小扎首届 AI 大会变“大型商战现场”,和微软 CEO 疯狂互曝!
4月30日凌晨Meta举办首届AI开发者大会LlamaCon,推出面向消费者的Meta AI聊天机器人和面向开发者的Llama API,欲扩大开源Llama模型应用范围、挑战OpenAI。扎克伯格还与微软CEO纳德拉就开源闭源生态、AI生产力等展开讨论。
破解AI对不同上下⽂位置的敏感度不⼀致,新框架使出“解铃还须系铃人”
语言模型存在位置偏见,影响复杂推理等任务。论文提出Pos2Distill框架,将模型优势位置能力迁移到劣势位置缓解偏差,设计了Pos2Distill - R1和Pos2Distill - R2,在检索和推理任务表现好且有跨任务泛化能力。
AI写CUDA算子准确率92%,到国产芯片只剩4%?上交方法直线拉升,DeepSeek也适用
GPT-5.2写CUDA算子正确率92%,给华为Ascend NPU写算子仅4%,因公开数据少等致‘新硬件冷启动’难。上海交大团队EvoKernel不训新模型、不标新数据,将GPT-5.2正确率从4%拉到83%,还拓展到DeepSeek架构算子。
普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型:32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B
近日,普林斯顿大学牵头多机构推出开源数学定理证明模型 Goedel-Prover-V2。其 32B 旗舰模型在多基准测试超 DeepSeek-Prover-V2-671B,8B 小模型特定基准性能与之持平。该模型有三项关键创新,团队已公开模型及数据集。
牛津VGG、港大、上交发布ELIP:超越CLIP等,多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法,用学术界资源增强视觉语言大模型预训练,用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型,实验显示能显著提升图片检索表现。
承认自己开源不行?转型“美国DeepSeek”后,两个谷歌研究员的AI初创公司融到20亿美元,估值暴涨15倍!
AI创业公司Reflection AI由两位前Google DeepMind研究员创立,仅一年就完成20亿美元融资,估值达80亿美元。它从编程领域起步,推出代码理解智能体Asimov,现转型为开源替代公司,要打造开放模型。
打破幻觉!Qwen最新OCR让印章、表格、公式识别准确率飙升45%
基于推理增强框架的视觉语言模型处理OCR任务有成果,但存在生成幻觉问题,特定领域不如专家模型。DianJin - OCR - R1通过推理与工具交互,按‘思考 - 调用工具 - 重新思考’流程提升OCR性能,减少幻觉。
全球开源大模型,前十五名全是中国的
近日,随着新一代大语言模型更新,开源大模型成热门话题。Design Arena排行榜上,若设定为“开源”,前15名均为国产开源大模型,排名第一的是DeepSeek - R1 - 0528 ,智谱、阿里等厂商多款模型上榜。