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英伟达开源9B参数小模型,比Qwen3快6倍
英伟达推出新型小型语言模型Nemotron Nano v2,在复杂推理基准测试上准确率与Qwen3 - 8B相当或更高,速度快6倍。它兼顾推理与非推理任务,支持“思考”预算控制,还开源了创建模型的绝大部分数据。
腾讯混元A13B用130亿参数达到千亿级效果,Flash Attention作者点赞
腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数,却能和千亿级大模型竞争,获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’,依托高质量预训练和结构化后训练,多方面表现突出且已全面开源。
微软最新揭秘:「话痨实习生」AI助手,到底能帮人类做什么?
基于20万微软Copilot使用数据的研究指出,AI能支持研究、写作和沟通任务,但无法完全胜任单一职业所有任务。Copilot执行任务多为解释型,写作和信息收集任务满意度高,语言和创作类职业受影响大。
死掉的创业公司,成了AI最抢手的训练数据
过去一年,硅谷倒闭创业公司用数字履历重新估价,卖给AI实验室训练agent。产业链迅速形成,中游有SimpleClosure和Sunset等,下游有多家做RL gym的创业公司,不过该产业链面临隐私等敏感问题。
CVPR 2026 ReSAM:每个目标只标1个点,SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》,提出让SAM每个目标只标1个点,通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上,1点标注与全监督差距仅1.3%,省99%标注成本。
视听分离SOTA提速6倍!清华发布首个6M高性能模型|ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型,仅用6M参数,通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制,实现单次推理精准分离语音,速度提升6倍以上,在多项基准测试中刷新纪录,为端侧设备部署开辟新路。
Snowflake CEO 复盘:为什么 LLM 时代企业需要一个 AI Data Cloud?
Snowflake曾是企业数据平台代表,随AI崛起,CEO Sridhar推动其转型为AI Data Cloud。Snowflake Intelligence上线,不造基础模型,专注放大数据价值,其可靠、计费合理,核心竞争力在数据。
GenEnv:智能体与环境模拟器之间的难度对齐协同进化 | 直播预约
训练高性能 LLM 智能体受限于真实世界交互数据的成本和特性,为此推出 GenEnv 框架,它建立难度对齐协同进化博弈,能让智能体表现提升,减少数据使用量,为扩展能力提供数据高效路径。
表格建模也能Scaling?树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练,在表格数据和行为序列预训练上有成果,验证了 Scaling Law,预示结构化数据建模范式将改变。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域,将现有方法按泛化能力分三类,比较DNN与树模型优劣,剖析核心挑战,探讨扩展方向及数据集评估策略,旨在建跨数据集稳健评估体系。