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极简RL新范式:一半算力刷新1.5B模型推理SOTA

过去为提升中小参数量模型推理能力,开发者构建复杂RL流水线。JustRL论文提出极简、单阶段、固定超参训练方案,在两主流1.5B模型上刷新SOTA,节省2倍算力,消融实验还揭示部分技巧会致性能退化。

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「有望成为Transformer杀手」,谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度

谷歌DeepMind发布新架构MoR,有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算,兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升,降低计算需求,但能否取代Transformer存疑。

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Claude Code太难?Coze帮你3分钟做出可变现的 Skills

Claude Code和AI Skills很火,但靠其变现困难,如安装调试复杂、不知如何推广等。Coze 2.0更新解决了这些问题,还提供长期计划能力和新年福利,可让用户无需工程能力参与AI生态价值分配。

歸藏的AI工具箱
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DeepSeek发布最新论文,5大杀手锏让大模型训练、推理暴涨

全球著名开源大模型平台DeepSeek在huggingface发布超强开源模型V3的论文,从硬件架构和模型设计双视角探讨高效训练和推理,提出DeepSeek - MoE、多头潜在注意力等创新技术,解决内存、计算效率等难题。

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Physical Intelligence联创最新访谈:机器人尚未进入可预测的Scaling阶段

2024年末PI实验室测试,机器人表现有惊喜也有“语义上说得通的错误”。联创Levine在访谈中认为,机器人未到可预测Scaling阶段,还在确定规模化技术路径,也谈到数据、泛化、可靠性等问题。

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斯坦福×英伟达发布AI推理新范式,刷新了多领域SOTA

斯坦福与英伟达联合发布论文 TTT - Discover,提出新范式,不追求通用,在推理阶段针对特定难题修改模型参数。它战绩辉煌,但成本高、是偏科生且需打分器,其出现是技术与哲学的突破。

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SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践|AICon 北京站前瞻

SGLang 是开源推理引擎,截至 2025 年 6 月,在 GitHub 获近 15K Stars,月均下载超 10 万次,被多家行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升,他分享技术、挑战等,6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。

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“没有AI味”的Flux.1新模型,现可以免费试用

全新AI生图模型FLUX.1 Krea [dev]发布,可在Krea Edit免费试用。官方称其“没有AI感,只有自然细节”。实测它在光影和自然细节表现不错,但对形象、时空结构理解待提升,还存在额度使用问题。

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打破视觉Token的算力诅咒,RedundancyLens如何为多模态大模型推理减负

多模态大模型的 Decoder - only 架构处理视觉 Token 有计算冗余。合合信息团队提出无需额外训练的动态计算削减方法,在不影响性能前提下降低推理成本,适用于多场景。

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开源基金会:使用 Apache Iceberg 和 SparkSQL 构建可复制的 ML 系统

文章指出传统数据湖在机器学习工作负载的事务保证和版本控制方面表现不佳,而 Apache Iceberg 与 SparkSQL 结合,能带来数据库般的可靠性。文中介绍其优势、构建可重现特征管道方法、生产实施案例及相关最佳实践等。

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