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腾讯提出Vision-SR1:让模型真正学会“看图思考”,而不是“蒙答案”

视觉语言模型(VLMs)存在视觉幻觉语言捷径问题,限制其可靠性泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法,通过推理分解自我奖励机制,不依赖外部监督,提升模型视觉感知推理可靠性。

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LLM 的记忆问题「很快」就不再是问题了?

当前智能体范式转变,AI Memory 成核心基石,分化为「Agent Memory」与「LLM Memory」。开源项目 OpenClaw 引发热议,其「长效记忆」让 AI 记忆问题形成边界,不过 LLM Memory 仍面临挑战。

机器之心
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【CUDA 博客】使用PTX指令更高效地加载存储矩阵

文章围绕使用PTX指令高效加载存储矩阵展开,介绍`ldmatrix``stmatrix`指令格式、适用GPU版本、地址计算逻辑等,给出不同矩阵数量的实现代码示例,助读者理解应用。

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社区供稿 | GLM-4.5技术博客:原生融合推理、编码智能体能力

文章介绍 GLM-4.5 GLM-4.5-Air,二者旨在统一推理、编码智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好,采用 MoE 架构等技术,还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用,并说明使用方式。

Hugging Face
算法论文8

单应计算加速数十倍、计算量减少95%!基于几何的SKSACA矩阵分解被提出

东华大学、上海交大中科院自动化所团队提出基于几何的SKSACA单应矩阵分解,计算量比通用方法减超95%,能减少二维码扫描等应用的计算消耗,有望用于多领域,论文已被IEEE T - PAMI接收。

机器之心
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AI 编程如何在团队中真正落地?

文章围绕AI编程工具Cursor在团队落地展开。分析推广难题,如使用意愿能力问题,提出研发流程规范、结构化语言表达应用级特化解决方案,还给出通用Rulesprompt示例,助力Cursor高效落地。

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开源动态8

字节开源版Seedance发布,超越Sora 2!

字节Alive团队发布开源版Seedance 2.0,在人类评估中超越Sora 2等。它通过统一架构、时空对齐技术非对称训练策略,解决声画不同步画质音质难两全问题,还建立数据流水线测试基准。

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高盛研报:AI时代最大瓶颈不在算法数据,而在电力资本

高盛《Powering the AI Era》报告指出,AI是基础设施革命,其最大瓶颈是电力资本。如一座250MW数据中心成本达120亿美元,2030年全球数据中心电力需求将激增,还介绍了应对办法及相关细节。

AI工程化
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吴恩达来信:社群技能的重要性

吴恩达指出,在 AI 飞速发展及地缘政治不确定背景下,就业企业未来充满不确定性。他认为社群技能相对稳定,建立社群能在风险来临时提供保护,积累技能可应对未来变化。

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一个问题几百美元,DeepMind智能体一次搞定了9个Erdős问题

DeepMind团队的大模型在一次‘测试’中解决9个开放的Erdős问题,还自动验证,解法通过人工审查。其框架AlphaProof Nexus结合大模型与Lean编译器,研究展示了AI辅助正式证明搜索技术潜力。

机器之心