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LLM加速利器LMCache,极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件,能降低首次响应延迟、提升吞吐量,适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储,跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存,节省GPU算力,与vLLM结合优化显著。
被H-1B签证折磨10年,前微软科学家用AI「掀桌」
美国签证体系成本高、周期长、透明度低,前微软科学家Priyanka Kulkarni创办Casium,用AI改造签证服务,把材料准备时间大幅缩短,近期获500万美元种子轮融资。新规下,其服务更显重要。
OCR 发生了一件反直觉的事
百度 PaddleOCR 团队的 500 万参数模型 PP - OCRv5,在文字识别准确率上可与 Qwen3 - VL、GPT - 4o 等巨无霸模型抗衡。团队挑战‘模型越大,效果越好’,认为 OCR 中数据质量比参数重要,通过实验证明并优化数据。
因果发现进入基础模型时代:CDFM 如何从数据中推断因果结构 | GAIR Paper 120
因果发现正从“手工挑选算法”走向“大模型统一零样本推断”范式。广东工业大学等团队提出CDFM,能统一处理多种情况,解决传统方法痛点,在多方面展现良好性能,是因果发现基础模型时代的重要起步。
RL Infra 行业全景:环境和 RLaaS 如何加速 RL 的 GPT-3 时刻
文章指出RL Scaling正推动AI从“人类数据时代”迈向“Agent体验时代”,RL Infra可弥合模拟与现实差距。梳理了RL环境、RLaaS、数据/评估三大模块,分析代表公司案例,探讨RL未来趋势与投资策略。
阿里云通义点金发布DianJin-R1金融领域推理大模型,32B模型荣膺榜首
阿里云通义点金团队与苏州大学合作推出DianJin-R1金融领域推理大模型,介绍其开源数据集与模型、基于通义点金平台的数据合成,展示了其在性能测试中的优异表现,推动金融科技智能化进程。
Grok 4基准测试被爆极其优异,人类终极考试成绩飙升到45%,碾压o3 和Gemini的20%
API开发者曝光Grok - 4和Grok - 4 Code测试成绩,HLE达35%,推理后飙升到45%,远超o3和Gemini的20%。其他测试也表现优异,但成绩引发争议,有人质疑数据污染,也有人支持,目前数据未官方证实。
“VLA和世界模型都不是终局,会有物理世界独有的模型” | 蚂蚁灵波沈宇军@AIGC2026
在2026中国AIGC产业峰会,蚂蚁灵波沈宇军与李根深度对话。沈宇军指出大模型踩中互联网数据红利,但机器人数据空白。他认为VLA和世界模型非具身智能终局,未来会有物理世界独有的模型。
专访酷哇杨学:世界模型的下半场,是把一次成功变成长期服务|甲子光年
在2026世界人工智能大会上,具身智能行业关注点从机器人能动转向能否进入真实场景干活。酷哇科技宣布杨学出任首席科学家,共建通用具身智能联合实验室。杨学认为行业应从证明技术转向证明实用,解决机器人在真实场景的长期稳定运营问题。
极佳科技朱政:世界模型会进化成 VLA 的下一代|具身先锋十人谈
具身智能领域数据难题待解,极佳科技朱政投身世界模型研究。他认为世界模型短期内是‘驯化’VLA的容器,长期或与VLA融合。其团队成果显著,还将探索多维度建模与数据配比优化。