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AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力,告别文本中心训练,无需标注的多模态大模型后训练范式
在多模态大模型后训练浪潮中,现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw,将拼图任务用于后训练,让模型不依赖标注强化视觉感知与理解,在图片、视频和3D模态验证有效。
为MoE解绑:全新「专家即服务」推理架构发布,超细粒度扩展锐减37.5%成本
近年来大模型推理开销增长,MoE架构虽能避免计算量同比增,但带来扩展性差、容错性低、负载不均等问题。为此作者提出全新「专家即服务」推理架构EaaS,实验显示它能锐减37.5%成本。
机器人「看片」自学新技能:NovaFlow从生成视频中提取动作流,实现零样本操控
布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架,利用视频生成模型常识知识,让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦,通过生成视频提取动作流,实现零样本操控,为通用机器人提供新路径。
AI产品能不能火,全看创始人会不会当“网红”?这届AI大佬不拼代码了,个个都是隐藏的社交媒体达人
今年,AI创业者热衷在小红书冷启动产品,创始人分享创业思考,团队招募伙伴,投资人找项目。AI产品成功离不开社交传播,如Lovable、Base44等。但传播不能牺牲产品质量和技术壁垒,创业公司应抓住时间差深耕场景。
AI改造出行体验:滴滴的试验能否开启行业范式转变?
滴滴近日面向公众内测上线出行AI助手小滴,颠覆传统打车模式。它能精准理解需求,提供个性化方案,还可进行时空推理和订单规划。滴滴用工程打法攻克难题,还上线MCP服务助开发者定制助手。
AI时代的传统车企转型:广汽的“双核”战略、组织裂变与自研之路|行知数字中国
本文讲述广汽集团数字化转型历程与规划。在新兴车企冲击下,广汽开启转型,从组织架构破冰到技术突破。转型中业务、组织、文化三重裂变,现进入 GDA 3.0 提出双核战略,还分享国企转型方法论及自研重要性。
EMNLP2025 | 探究大语言模型的语言共享神经元提升低资源语言能力
论文提出BridgeX - ICL方法提升LLM低资源语言性能,通过三步实现优化。构建两类探测数据解决传统问题,识别重叠神经元,用HSIC选最优桥梁语言,在多任务实验验证其有效,揭示多语言机制规律。
缺数据也能拿SOTA?清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL,解决了VLA模型训练的核心瓶颈,在多基准测试中实现SoTA性能。
AI视频生成走向“演技生成”时代,生数科技Vidu全球发布Vidu Q2 | 甲子光年
9月25日,生数科技全球上线新一代图生视频大模型Vidu Q2,实现从“视频生成”到“演技生成”跨越。它在表情生成、运镜、语义理解、时长选择等方面有提升,分闪电和大片模式,已在多端上线。
新榜单CompileBench:让AI能搞定22年前的老代码
近日,CompileBench 测试 19 个 AI 模型编译真实代码能力,最难任务是复活 2003 年代码并交叉编译到 Windows 和 ARM64。不同模型表现不同,如 Claude Opus 4.1 成功完成 ARM64 静态编译,各模型有不同优缺点。