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只要9美元!LoRA+强化学习,DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型,在AIME 24测试上性能提升超20%,成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术,与SOTA模型相比竞争力强,研究者还对其有效性提出假设。
清华团队悄悄开源了一只「教学龙虾」:国内首个L4级AI课堂来了
清华团队开源OpenMAIC平台,可免费体验。它能将资料转为互动课堂,像L4级自动驾驶一样让学习自动进行,解决因材施教、互动陪伴和教师减负问题,操作简单,背后是自动化流程。
刚刚,Claude Code推出自动安全审查功能,顺便干掉了10家安全创业
Claude Code推出自动化安全审查功能,有 `/security-review` 命令和GitHub Actions集成两大核心能力,能检测多种漏洞,与传统SAST工具比优势明显,还能解释问题并提供修复建议。
破解遥感目标的形状与尺度难题,PKINet二代推理提速近4倍!
PKINet - v2是改进的遥感目标检测模型,能处理复杂形状和尺度变化问题。它在PKINet基础上升级,统一条带与方形卷积,部署时折叠为单大核。在多数据集上精度和速度提升,可服务多领域,但对特殊目标仍有检测问题。
“扁平+拓扑”双索引,85页PDF"秒级"推理,MMRag幻觉率骤降76%
文章聚焦多模态长文档视觉问答,介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案,引入‘分层索引 + 多粒度检索’,设计双索引建模相关性与依赖,用互补策略实现证据互补。
为什么HBM能摆脱传统周期?
当前市场对HBM和DRAM能否摆脱传统半导体周期性存争议。过去半导体周期由消费电子换机节奏驱动,而AI推理不同,大模型推理对内存依赖是硬约束,GPU更新对HBM需求几乎注定指数级增长。
快慢Reasoning综述!
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷,阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架,梳理两类前沿技术,通过实验揭示瓶颈,为轻量化推理指明路径。
具身导航:感知推理是上帝,还是执行控制是命门?| GAIR Live 023期预告
具身导航正从‘几何避障’向‘空间智能’跨越,当前领域经历范式变革。GAIR Live 023期线上圆桌将聚焦其前沿进展与落地问题,邀请两位专家拆解底层逻辑,还给出了核心议题、讨论精华预览及参与方式。
刷榜自动驾驶语义场景补全!北大新作:高维度、高密度 | AAAI'26
北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC,通过高维度语义解耦和高密度占用优化,解决现有技术维度与密度差异问题,在两自动驾驶数据集上取得最优性能。
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS,可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS,可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练,解决了数据稀缺等问题,在评估中表现远超基线模型,未来可拓展至更高阶任务。