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LeRobot v0.5.0 正式发布
LeRobot v0.5.0正式发布,是规模最大的一次发布。在硬件上支持更多机器人,策略模型新增6种,数据集处理优化,还推出EnvHub,代码库也全面升级,此外社区与生态建设也有进展。
LLM时代的事件抽取:从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值,认为其未被削弱,应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等,还提出六大未来研究方向,指向将其演化为智能感知与记忆层。
他们让万亿参数RL学会了「省着跑」,顺便砍掉九成算力
2025年,强化学习成大模型进化主战场,但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练,GPU消耗降90%,技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。
从0到1:天猫AI测试用例生成的实践与突破
本文阐述天猫技术团队在AI赋能测试领域的实践,讲述智能测试用例生成落地路径。介绍业界现状与天猫业务特性,给出实施策略,展示应用效果,还指出问题并对未来发展做了展望。
VLA 推理新范式!一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速!
近年来,VLA模型成机器人领域重要研究方向,但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略,在多基线模型上实现超4倍推理加速,实验验证其高效通用。
Karpathy:我不是要造新词,是「上下文工程」对 Agent 来说太重要了
Andrej Karpathy 认同Shopify CEO关于「上下文工程」的观点。它指为大语言模型提供恰当信息和工具,比提示词工程更重要。文章介绍其概念、与提示词工程区别,及写入、筛选等落地策略。
Anthropic的疯狂一周:每天一个新产品,我已经跟不上了
4月4 - 9日,Anthropic动作不断,先封杀第三方Agent用Claude订阅额度,又发布Claude Mythos Preview、Claude Managed Agents和Advisor Tool。其Agent产品线分三层,还展现“不发布”策略,背后是控制生态的商业考量。
阿里搞了个全能解析器,文档、图片、音频、视频一锅端
阿里巴巴开源 Logics-Parsing-Omni,用一个模型统一处理文档、图片、音频、视频四种模态,输出结构化 JSON 数据。它采用三级渐进解析框架,两阶段训练策略,在自建基准上多项指标超越 Gemini - 3 - Pro。
HumanSense:探索多模态推理边界,打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴
蚂蚁集团与西安交通大学联合提出并开源 HumanSense,含评估基准与推理模型。通过细粒度评测、全模态消融等研究,提出优化策略,项目已在 GitHub 和 HuggingFace 开源,推动 AI 交互体验革新。
AI Infra进阶:如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略,因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响,给出vLLM实现Batch Invariance的方法。