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冗长响应缩减80%,DeepSeek GRPO获得颠覆性改进,微软GFPO问世
微软研究员曝出颠覆性强化学习算法 GFPO,能削减推理多余 token 长度达 80%。它基于 DeepSeek 的 GRPO,可同时优化多响应属性,团队还提出自适应难度变体,实验显示 GFPO 在多方面表现出色。
3000块钱,这支中国团队把ChatGPT成功的“秘密”用在了机器人训练上
国内穹明智能团队推出千元级手持采集系统 UMI ver.2 并开源。该系统精度达毫米级、能双臂协同,成本低、部署快。团队认为数据是关键,还计划搭建机器人数据 infra,预计新模型范式很快出现。
ICML 2025 Spotlight|华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE,内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题,推理时将专家输入改embedding token,用查找表替代矩阵运算,实验显示性能与MoE相当,大幅降推理延迟。
GPT-5.2已上线24小时:差评如潮!
OpenAI 十周年推出号称强大的 GPT - 5.2,却差评如潮。它在 SimpleBench 测试结果不佳,回答不稳定,编程和艺术创作效果差,情商低、不通人性,审查和安全拒绝机制也饱受诟病。
比Gemini 3记得更多,谷歌新框架将上下文记忆干到了200万!
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans,能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文,共同推进测试时记忆概念,实验显示新架构性能出色。
跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!
论文 UNCOMP 被 EMNLP 2025 主会接收,提出高效推理框架,用截断矩阵熵解释 LLM 稀疏化,据此设计 UNCOMP 框架,通过压缩隐藏状态优化 KV Cache,实现计算与内存联合优化,实验效果显著。
香蕉和GPT Image之外的第3条路:华人15人团队造出AI生图黑马
一支不到15人的华人团队推出AI生图模型Uni-1.1,在Arena.ai榜单冲进全球前三。它将推理和生成融入同一模型,创意可控,价格低,已获阿迪等企业认可,未来将拓展到多模态系统。
GPU时代落幕?硅谷巨头集体「叛逃」,英伟达1500亿疯狂自救
去GPU化浪潮来袭,AI竞争焦点从算力规模转向能效比与延迟。谷歌TPU性能提升且成本低,走向商用受青睐。英伟达天价收购Groq,多元架构正终结GPU单极时代,国产芯片需底层创新。
SOTA级视频编辑新方法:无需训练一句话编辑视频,背景保持100%
传统视频编辑工作流被AI重塑,但现有AI方法存在问题,多源于反演 - 编辑范式。西湖大学AGILab提出无需反演和训练的FlowDirector,开销低、支持广且能100%保持背景,还采用新策略优化。
Mistral 3开源,一举超越DeepSeek与K2?
近期,Mistral AI开源Mistral 3,含三款小型稠密模型及Mistral Large 3。Benchmark对比中,它领先国内DeepSeek - 3.1、Kimi - K2。Mistral Large 3是强开源权重模型,Ministral 3适合边缘端,成本性能比低。