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用155万模拟视频给模型上课!GVE模型一次学会9种视频检索技能
当前视频检索研究陷入困境,现有模型难以应对复杂检索需求。香港科技大学(广州)联合阿里巴巴通义实验室推出通用视频嵌入模型GVE,其在零样本设置下超越14个主流模型,全链条创新为视频检索通用化奠定基础。
GPT-5.2改写粒子物理教科书!人类手算32项算不出,AI一行公式搞定
OpenAI与多校研究者发布预印本论文,GPT - 5.2 Pro猜出关键公式,后被OpenAI内部模型证明。它推翻粒子物理教科书结论,指出单负树图振幅在特定条件下不为零,这是其在基础科学第三个公开贡献案例。
商汤科技与南洋理工大开源空间智能多模态SOTA模型
商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集,训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色,部分超越GPT - 5,还展现出泛化等能力,且能赋能具身智能。
让 AI 自己打怪升级,Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注,靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线,新旧范式对比优势明显,还介绍方法、实验结果与理论洞察。
大模型再爆弱点!旧记忆忘不掉,新记忆分不出,准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM,测试大语言模型(LLM)上下文检索能力。结果显示,随干扰增加,模型准确率对数下降至零,提示工程效果有限,需调整模型架构或训练范式。
AGI新技术路线:下一代稀疏注意力机制Monte Carlo Attention开源
超对称技术公司开源了 Monte Carlo 注意力机制,用于新版基座模型 BigBang - Proton。它在二进制块编码技术上,用块间代表交流机制实现线性复杂度,解决了传统方法的缺点,可实现理论上无限的上下文长度,对现有预训练技术和硬件设计影响深远。
视频理解新标杆,快手多模态推理模型开源:128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5,其有时序定位、描述和推理能力,跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略,经四阶段预训练和多阶段后处理,团队成果多,推动多模态技术落地。
MiniMax 技术闭门会分享:长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会,探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开,指出长上下文是Agent的Game changer,混合架构将成主流,还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。
少说‘Wait’,多做题:NoWait重塑大模型推理路径
现代大模型在复杂推理时爱用自我反思词,触发冗余验证循环,拖慢速度、增加算力消耗。NoWait方法零训练成本,通过抓关键词、扩展变体、实时屏蔽,让模型跳过废话,在多任务中表现出色,且颠覆对推理的认知。
Jina Code Embeddings: 为高质量代码搜索而生的0.5B/1.5B向量模型
本文介绍了 Jina AI 开源的代码向量模型 `jina-code-embeddings`,含 0.5B 和 1.5B 规模,有 GGUF 量化版本。它性能顶尖,支持多任务与 15 种语言,还介绍了训练方案、使用方法等。