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多模态推理新基准!最强Gemini 2.5 Pro仅得60分,复旦港中文上海AILab等出品

现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足,复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测,最优得分仅60%左右,反映出模型多方面推理短板。

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Meta首席科学家LeCun:当前 AI 模型缺乏四项关键人类智能特质

在巴黎AI行动峰会上,Meta首席AI科学家Yann LeCun提出智能四项标准,指当前主流AI系统尤其语言模型在这些方面不足。他认为业界‘组合式’增强是‘功能修补’,介绍Meta‘世界模型’及V-JEPA模型。

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图灵奖得主杨立昆:中国人并不需要我们,他们自己就能想出非常好的点子

本文是对图灵奖得主杨立昆的访谈,他批判当前大语言模型局限性,指出难以靠扩大规模达人类水平AI。还强调理解世界需非生成式架构,如JEPA。同时以DeepSeek为例,称开源发展更快,中国人能想出好点子。

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YOLOv8 模型训练入门指南:手把手搞定目标检测AI

本文是从零训练 YOLOv8 模型的完整实录,介绍了 YOLOv8 特点,以“识别猫”为例,详述训练步骤,指出训练难点,还推荐学习资源与工具,鼓励前端程序员尝试做 AI 模型训练。

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“烧掉94亿个OpenAI Token后,这些经验帮我们省了43%的成本!”

作者以月耗94亿OpenAI Token实战经历,分享优化成本经验,如选对模型、用提示词缓存、设账单预警等,降低成本43%,不过网友对此有不同看法。

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传统推理引擎难以理解 Agent 任务状态,导致推理时延久、显存占用高等问题。openJiuwen 协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术,建立语义协同机制,优化 KV Cache 管理,提升 Agent 系统运行效率。

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智源悟界·RoboBrain Orca:多模态表征世界模型

智源研究院悟界·RoboBrain Orca团队发布技术报告,探索让模型学习世界表征,从‘预测下一个词’走向‘预测下一状态’。它通过多模态数据学习,经实验验证有效,虽处早期阶段,但提出值得扩展的方向。

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金融AI武道大会开赛!四道业务真题,出题人:猜不到最优解

AFAC2026金融智能创新大赛开赛,赛题源于真实金融场景,如识别交易行为、还原金融文档等。它强调回归基础研究,探索模型产业价值,是今年金融AI领域值得关注的比赛。

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40万次Claude Code会话实锤:这才是AI时代最值钱的本事!

Anthropic用40万次Claude Code会话数据得出结论,决定AI编程成败的不是代码功底,而是对行业的理解。人决定造什么,AI决定怎么造,懂行的人能从AI榨出几倍产能。

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