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PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan(潘韶武):突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合,提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中,该方法克服了POD和纯AE的局限,在复杂PDE系统预测中表现出色,或可降低大规模计算成本。
YC AI 创业营第一天,Andrej Karpathy 的演讲刷屏了
Andrej Karpathy在YC AI创业营演讲引发关注,提出软件3.0时代来临,大量软件将被重写。还探讨了LLMs特性、半自主工具优势等。此外,文中整理了Sam Altman、李飞飞等嘉宾的精彩观点。
阿里一口气发了N款新模型,让我们向源神致敬。
阿里云栖大会发布众多模型,有Qwen3 - Max、Wan2.5等。Qwen3 - Max对标顶尖模型;Wan2.5支持音画同出;Qwen3 - VL是强大视觉语言模型且已开源;Qwen3 - Omni是全模态模型。此外还有多个新模型,构建全场景生态。
YC 开源自家 Harness,3 天斩获 3.9k Star,QM 如何划清 Agent 的权限边界
YC开源的QM项目上线3天获3.9k GitHub Star,定位企业级Agent Harness,解决AI规模化落地管理难题。它补齐企业团队刚需能力,设计贴合企业规则,解决隔离与协作、权限管理问题,顺应行业从拼模型到搭骨架的转变。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练,让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat,首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法,提出自监督学习方案,构建发布 SceneSplat - 7K 数据集,在多个实验中达 SOTA 效果。
杨植麟预告,Kimi K3要来了
月之暗面团队海外AMA透露Kimi K3相关信息。K3或采用KDA架构,有低成本优势;通过开源解决信任问题;将推出不同规格模型;产品打磨注重写作、视觉能力及NSFW内容探索。Kimi性价比模式或改写行业规则。
Qwen3新成员:Embedding系列模型登场!
今天正式发布Qwen3-Embedding系列模型,专为文本表征等任务设计,继承Qwen3多语言理解优势。在多项基准测试表现卓越,已在多平台开源,有卓越泛化性、灵活架构与多语言支持等特点。
The Batch: 859 | Qwen3 的自主智能新进展
不到两周前 Kimi K2 超越其他开源非推理模型,如今阿里巴巴发布基于早期 Qwen3 - 235B - A22B 的三款新大语言模型权重,介绍了输入输出规格、架构设计、性能表现、使用方式等,还进行了性能对比。
救命! Canvas?3.1k Star Mind Elixir ,真丝滑!!!!
Mind Elixir是可嵌入的JavaScript脑图内核,零依赖、框架无关。它能将JSON数据变成可交互节点,有拖拽、编辑等功能。适合知识库等场景,不适合只需不可编辑宣传图等场景。
腾讯 Hy3 一手实测,Agent 能力提升不止一点
作者拿到 Hy3 模型测试资格,介绍其架构、性能和价格优势,还在 WorkBuddy 里实测它完成运营工作、选编辑助教、开发新功能等任务的效果,最后评价 Hy3 能力、价格、适配方面的表现,并分析 WorkBuddy 领先原因。