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在 InfoQ 举办的 AICon 大会上,vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战,从数据处理、模型计算等方面提出优化策略,还展望 AI Infra 未来发展方向。

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Harness Engineering实践,做了一个平台让AI一晚上自动评测和优化你的系统

作者分享搭建小平台实现全自动化评测与系统优化的实践,包括创建评测任务、集、报告等,通过钉钉文档、绘报等案例展示操作,还能自动优化系统,不过需系统UI规范、AI Coding含量高。

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世界模型和具身大脑最新突破:90%生成数据,VLA性能暴涨300%|开源

国产世界模型玩家获突破,VLA模型性能涨300%,90%训练数据由世界模型生成。极佳视界开源GigaWorld - 0及训练框架,在多方面优化,经对比性能领先,还验证其生成数据对具身任务的提升作用。

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阿里新研究:统一了VLA和世界模型

阿里达摩院等提出WorldVLA框架,融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码,解决传统自回归模型问题,经联合训练,实验显示其性能优,两模型还能相互助力。

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78%主创跳槽!Llama 14名作者只剩3人,Meta最强开源模型团队大溃散引争议

据外媒消息,Meta面临严重人才流失,Llama模型14位核心作者中11位离职,或自立门户或跳槽。同时,Meta大模型研发进度缓慢,旗舰模型屡次延期,一边裁员一边押注AI,且寻求资金支持遇冷。

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超越 GoF:现代 AI 系统实用设计模式

文章指出AI系统需要设计模式,如GoF塑造软件设计,云计算引入新模式,机器学习社区也有相关模式。文中介绍现代AI系统的5类实用设计模式,含提示和上下文、负责任的AI、用户体验、AI - Ops和优化模式等,并举例说明。

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模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”?|首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”!

随着大语言模型在数学领域应用渐广,其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH,测试20+主流模型,结果不佳,而小样本微调能显著提升模型能力。

深度学习自然语言处理
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里程碑时刻!首个100B扩散语言模型来了,技术报告揭秘背后细节

蚂蚁集团与高校联合团队推出 LLaDA2.0 系列扩散语言模型,其中 LLaDA2.0 - flash 参数量达 100B。技术报告披露细节,其解决了 dLLM 做大做强难题,性能比肩 AR 模型,为扩散模型工业化带来转机。

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首个转型AI公司的新势力,在全球AI顶会展示下一代自动驾驶模型

上周,小鹏 G7 亮相,首发自研芯片与 VLA - OL、VLM 模型。同时,小鹏在 CVPR 2025 分享研发进展。其世界基座模型展现高智能,还将结合世界模型迭代。此外,小鹏验证 Scaling Laws,转型 AI 公司,全链路优化技术。

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一个“蠢问题”改写模型规则!Anthropic联创亲曝:瞄准Claude 5开发爆款应用,最强模型的价值会让人忽略成本负担

Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及Claude模型意义。他指出Scaling Law源于问“蠢问题”,是推动AI进步核心动力,还给出产品构建建议,介绍Claude 4优化。

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