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北大联合阶跃星辰提出TensorCast:统一可编程管理大模型张量,推理「首字延迟」最高降低93.2%
随着模型规模增长、新应用兴起,大模型基础设施面临管理「张量状态」挑战。北大、阶跃星辰与北邮联合提出 TensorCast,解耦张量状态,复用管理能力,在多场景测试中表现出色,为大模型基建提供新范式。
顶尖技术+标准产品+创新模式+可靠服务,打造大模型商业落地中国范式 | 卓世科技@MEET2026
在大模型参数竞赛白热化的当下,焦点转向模型如何在行业存活、产生价值。卓世科技合伙人赵策在MEET2026大会提出,大模型下一场竞争在模型、终端、数据与业务流闭环,该司据此在多领域落地应用。
北大字节开源首个时空推理视频模型!思考过程全透明,性能超越GPT-4o
北大和字节联合团队推出开源模型Open-o3 Video,将显式时空证据嵌入视频推理全过程,采用non-agent架构,性能超越GPT - 4o等闭源模型。该模型构建了STGR语料体系,采用双阶段训练,实验表现优秀。
Agent需要朋友圈吗?拆解Moltbook的真相
Moltbook是AI Agent社交网络,类似Reddit。但引发两个核心问题:Agent为何要社交网络,为何用人类发帖等形式。经拆解,其野心是让Agent成社会性存在,产品是为让人观察,本质是技术艺术装置。
Qwen-Scope:看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块,通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型,应用于推理、数据、训练、评估等场景,可前往Huggingface或魔搭体验。
非Transformer架构的新突破,液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型,而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型,仅需900MB内存就能在端侧运行,性能优于Transformer架构模型,还降低了死循环生成比例。
多模态大模型不会画辅助线?最新评估得分:o3仅25.8%,远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试,评估大模型视觉推理能力。结果显示,主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类,开源模型表现更差,暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
下一站AI创业主线:别卷模型了,把这件事干成才重要
在AGI Playground 2025上,极客公园张鹏与三位投资人探讨Agent时代投资。他们认为AI创业进入「拼交付」时代,多模态短期影响被高估、长期潜力被低估,通用Agent是巨头之争,垂直Agent是创业机会,还会催生新基础设施,付费模式向按结果付费演变。
DeepMind大佬最新暴论:单体大模型穷途末路,未来买的不是模型,是"智能路由"
DeepMind研究员Andrew Trask认为,因Scaling Law对资源需求攀升,AI将成协议而非程序。组合不同厂商模型有优势,当主流榜单同等评分时变革加速,之后人们将买“智能本身”。
告别Reasoning模型的“灵光一现”,推理能力可控了
当前GPT - 4o、DeepSeek - R1等大模型推理的‘高级操作’随机触发,不可控。研究者受经典推理三要素启发,教会模型三种‘元能力’,经三阶段训练,模型效果提升,让推理能力可控。