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纯CPU“踢开”GPU,中国超算九年后再登顶!
6月23日,国家超级计算深圳中心“灵晟”超算以2.19EFlops性能登顶全球超算TOP500榜单,这是世界首台超2EFlops的超算系统。它基于“灵鲲”平台,采用纯CPU设计,展现我国超算全栈自主可控能力。
王小川:医疗行业对大模型有三大刚性要求,但通用模型一条都不达标
5月22日百川智能展示医疗大模型Baichuan - M4与AI家庭医生「百小医」。王小川指出通用大模型用于医疗有问题,医疗对大模型有低幻觉、强循证、会提问的刚性要求,而通用模型不达标。Baichuan - M4表现出色,百小医也有独特定位和优势,且与三家顶尖医院合作成果显著。
Qwen3-VL-Seg 深度解读:当多模态大模型学会"像素级精准手术",仅用0.4%参数碾压8B模型
文章深度解读阿里通义实验室发布的Qwen3-VL-Seg,它解决开放世界指代分割问题,用仅17M参数(占基础模型0.4%)在4B规模超越8B模型。介绍其原理、架构、数据、实验结果,还给出实战代码。
“今天的OpenAI,就是昨天的Sun!” 杨立昆最新长谈:像Linux击溃微软一样,开源AI终将统治世界
图灵奖得主杨立昆在万字对话中阐述AI逆行逻辑,认为LLM非通向人类智能的道路,因其缺乏预测行动后果等能力。他离开Meta创立AMI Labs,专注世界模型和JEPA架构,还介绍Tapestry项目,主张开源AI将统治世界。
GRPO遭遇瓶颈?G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型,现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学(深圳)唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法,缓解小模型奖励稀疏问题,在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
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。
Anthropic最新博客:MCP没有死,我们又救活了。
2个月前Eric Holmes认为MCP已死,因其有Token成本等问题且LLM本就会用命令行。但本周Anthropic发博客称想清MCP定位,它不是替代CLI,而是覆盖其到不了的地方,还给出改进方案,MCP月下载超3亿次。
MSRA首测AI从零建仓库:能写、能跑,但不一定对丨ACL'26
微软亚洲研究院工作RepoGenesis被ACL 2026高分录用,它是面向多语言、仓库级、端到端Web微服务生成的基准。输入贴近实际,用多维度评测开源Agent和商业IDE,还拓展模型微调。但也有边界,未模拟真实复杂需求。
Transformer 中的专家混合模型 (MoE)
文章介绍Transformer中专家混合模型(MoE),它能解决稠密模型扩展瓶颈。阐述其优势,如计算高效、适合并行等,还介绍在transformers库中支持稀疏架构的演进,包括权重加载重构、专家执行后端、专家并行及训练方案。
一个大脑控制所有机器人,真的可能吗?特斯拉、Skild AI、Agility 激辩人形机器人的量产路线|GTC 2026
GTC 2026 上,特斯拉、Skild AI 等公司就人形机器人量产路线展开讨论。涉及数据采集、仿真作用、模型架构等话题,各公司观点不一,如特斯拉强调端到端,Skild AI 看重通用大脑,反映出行业在迈向量产时的探索与分歧。