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直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
什么！我把SQL编辑器装进了大模型？
文章介绍基于约束解码技术，结合CFG、Jinja模板和XGrammar框架，为大模型SQL生成配备“编辑器”。它能保证语法正确、遵循规则，还具灵活性。但面临约束干扰和性能瓶颈，未来可简化配置惠及更多用户。
ICCV2025 | One image is all you need，多模态指令数据合成，你只管给图，剩下的交给Oasis
近年来多模态指令数据合成依赖人工设计提示词，成本高。本文提出 Oasis 方法，仅靠图像生成数据，打破传统输入模式，还开源代码库 MM - INF。实验显示其数据多样，能提升 MLLM 性能。
刚刚，英伟达革了自己的命：智能体自主进化7天，干掉所有算子工程师、GPU专家
英伟达新研究AVO构建了新型进化变异算子，用自主编码智能体取代经典方法。智能体7天自主进化，优化MHA内核，性能超cuDNN和FlashAttention - 4，还能快速适配GQA，展现强大泛化能力。
英伟达再出手！新型混合架构模型问世，两大创新实现53.6倍吞吐提速
英伟达研究者提出新混合架构语言模型 Jet - Nemotron，在达 SOTA 全注意力模型精度时效率卓越，2B 版性能超 Qwen3 等，H100 GPU 上生成吞吐量最高加速 53.6 倍，基于 PostNAS 和 JetBlock 两大创新。
老黄怒怼玩家根本不懂AI！英伟达新AI功能遭全网抵制，游戏圈炸锅了
英伟达在GTC 2026发布DLSS 5，本应是“性能革命”，却遭游戏圈抵制。它用生成式AI“注入”光影和材质，从“帮放大画面”变为“帮重绘画面”，玩家不满AI网红脸，老黄称是“GPT时刻”。
告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
八年后，Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》，作者François重写Transformer思维方式，造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量，让模型生成内容前先‘思考’，实验显示在多任务上性能显著提升。
Claude不让我们用！国产平替能顶上吗？
全球AI代码生成竞争格局生变，Anthropic地位动摇，一是OpenAI GPT - 5崛起，二是自身迷之操作。此时国产大模型发力，如Kimi - K2 - 0905、Qwen3 - Max - Preview，性能和价格有优势，有望改变竞争格局。
语义分割别无脑用Argmax！港中文新算法：三行代码，推理速度提升10倍
香港中文大学提出全新算法框架RankSEG提升语义分割性能。传统方法用threshold或argmax生成掩码并非最优，RankSEG无需重训模型，加三行代码就能提高分割指标，还开源了工具包，其改进版RankSEG - RMA推理速度大幅提升。