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给 Happy Horse-1.0 讲完戏,我无痛当上导演了
文章聚焦阿里新发布的视频模型Happy Horse-1.0,经测试它在多镜头一致性、人物表现力和视频编辑功能上表现出色,能产出电影质感画面,且价格有竞争力,但物理拟真短板明显,已具影视工业应用潜力。
ICLR 2026 | ProSafePrune:一剪见效,告别大模型过度防御
合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune,被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪,降低过度拒绝率,不损安全防御能力,还提升通用任务性能,为 LLM 安全部署提供新思路。
AI创业,已经没有“出海”这个词了丨量子位沙龙
量子位举办「聊聊出海应用、场景与渠道」沙龙,实战派分享AI出海生存逻辑,涉及搞钱、降本、捷径等方面。指出AI出海下半场是“去AI化”,用户更关注能否解决问题。还介绍了各企业负责人观点与经验。
Transformer 中的专家混合模型 (MoE)
文章介绍Transformer中专家混合模型(MoE),它能解决稠密模型扩展瓶颈。阐述其优势,如计算高效、适合并行等,还介绍在transformers库中支持稀疏架构的演进,包括权重加载重构、专家执行后端、专家并行及训练方案。
林俊旸离职后首次发声!复盘千问的弯路,指出AI的新路
林俊旸离职阿里千问后发声,反思千问技术路线,认为千问合并两种模式未做好。他指出推理时代已过,未来是智能体时代,智能体思考将成主流,还阐述了其与推理思考区别及面临的挑战。
谷歌新论文把内存股价干崩了!KV cache压缩6倍,“谷歌的DeepSeek时刻”
谷歌研究院推出TurboQuant压缩算法,可将AI推理中最吃内存的KV cache压缩至少6倍且精度零损失,还能8倍加速计算。虽引发存储芯片巨头股价下跌,但目前只是实验室成果,仅解决推理阶段内存问题。
卡帕西点赞Transformer内置计算机!每秒3万Token吞吐,拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足,Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序,通过2维注意力头设计提升推理效率,能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出,还精确求解了世界最难数独。
不卷速度卷验证,陈天桥MiroMind精准预测15天后黄金价格
陈天桥带队的MiroMind发布新一代重型推理智能体MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1,在基准测试中表现优异,超越众多顶尖模型。该模型不仅通用任务强,在科技金融等专业领域也表现亮眼,还能承担真实长链条智力任务。
最强多模态模型也拿不到30分?DeepImageSearch定义相册搜索新范式,开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式,将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench,用ImageSeeker框架评测主流模型,结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。
还不会用 OpenClaw?已经有人靠龙虾月入 7 万美元了
文章介绍 OpenClaw 的应用场景,如国外小哥靠它和 11 个应用月赚 7.3 万美元。还阐述其在自动化内容、找网红合作、客户支持、KPI 报告及 X 与 YouTube 内容自动化等方面的作用,强调能节省时间和成本。