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缩放定律Scaling正慢性死亡,算力收益递减,AI的下一个增长极是模型如何交互
前Google Brain科学家Sara Hooker论文指出,统治AI十年的缩放定律Scaling走向慢性死亡,算力收益递减,研究重点将转向推理时算力和模型如何交互,还分析了算力崇拜兴起、缩放法则裂痕及未来方向。
对我来说,Claude Code 就是 AGI
作者分享项目中配置 Google Cloud Pub/Sub 服务的经历,以前手动或借助 ChatGPT 操作繁琐,现在用 Claude Code,只需描述问题,它就能自动完成分析、操作、验证等,作者认为其某种程度算 AGI。
中美算力,站在2000亿美元的分岔路口
高盛报告称2025年全球人工智能投资规模或接近2000亿美元。中美算力发展站在分岔路,中国追性能,美国被能源限制。全球算力市场有新变化,中国本土芯片崛起,各方也在热议AI是否有泡沫。
基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel
作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现,其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel,介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术,如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。
LLM内部竟藏着众多策略模型?自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
挖掘注意力中的运动线索:无需训练,解锁4D场景重建能力
香港科技大学(广州)与地平线团队提出VGGT4D,通过分析VGGT内部机制,利用注意力层运动线索,提出无需训练框架,在动态物体分割等任务表现优异,为低成本4D重建提供新思路。
经验记忆黑科技:LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%
现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境,北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架,解决了这一痛点,在保持准确率的同时,显著提升了工具调用效率。
罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相:一次在推理与Agent上的下注|甲子光年
大模型进入新阶段,效率成能力一部分。小米MiMo团队12月16日晚发布并开源MiMo - V2 - Flash,负责人罗福莉首亮相。该模型在推理、编程和智能体场景表现出色,在架构、训练方法等有创新。
疯狂英伟达,疯狂撒钱
英伟达现金流储备飙升,分析师预测到2030年其累计自由现金流将远超科技巨头。它投资超80次,构建AI全产业链布局,聚焦能源基建和物理AI领域,偏好前OpenAI和老英伟达人创业企业。
打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。