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在OpenAI官方播客节目中,Sam Altman透露GPT-5今夏或登场,还探讨AGI定义、“星际之门”算力项目、AI硬件等。如模型命名或改,算力项目解决瓶颈,重视超级智能等。
MetaShuffling:Meta的Fused MoE kernel工程方案,更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling,可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战,介绍多种token选择路由方案,阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路,还展示性能测试与Trace分析。
快9倍还更清晰?Direct3D-S2一键解锁高效3D生成
在高分辨率三维形状生成中,传统方式有计算与内存瓶颈。南京大学提出Direct3D - S2框架,基于稀疏体积构建,有空间稀疏注意力机制,加速计算,还引入统一格式VAE,生成质量领先,训练成本更低。
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FeedMe可一站式了解多信息源新鲜事,轻量自由且可定制。具备多源RSS聚合、AI摘要生成等功能,支持多种部署方式,如GitHub Pages、Vercel、Docker本地部署,还给出开发指南,项目开源方便Fork和自部署。
机器人是具身大模型的「用户」:超维动力如何打通从人类经验到机器人行动?
今年WAIC,超维动力展台的乒乓球桌和双臂机器人开易拉罐演示吸引关注。其机器人90%经验来自人类第一视角数据,超维动力全栈布局,试图打通人类经验到机器人行动链路,目标是建立机器人持续进化方式。
别让AI一上来就“进厂打螺丝”:智源悟界·Orca要先教模型理解世界如何变化
智源研究院悟界·RoboBrain Orca Team发布技术报告Orca,探索模型是否理解世界状态变化。Orca尝试在统一世界潜空间学习状态与规律,受海外关注。它先学世界表征,有独特学习方式,经实验验证效果良好。
AI 怎么自我改进?Lilian Weng 的答案是:先写好Harness
提出 Agent 基本公式的 Lilian Weng 探讨 AI 递归自我改进,强调‘harness’重要性,介绍其设计模式、优化方法,还提及未来挑战与有用基准。如 harness 工程额外包含工作流设计等,优化方式多样但也面临评估器弱等问题。
让Skill“有图可依”:openJiuwen首发多模态Skill范式Skill-Omni
openJiuwen社区发布业界最早工程化落地的多模态Skill范式Skill-Omni,让Agent经验从‘读得懂’升级为‘看得见’。它能将网页和视频视觉知识沉淀为多模态Skill,还介绍了生成及读取方式和适用任务。
6.2K Star!25 种风格配方让 AI 前端审美直接拉满!garden-skills把这事做彻底了。
AI 站点界面同质化严重,开发者陷入享受便利又抱怨产出同质化的矛盾。开源项目 garden - skills 由 ConardLi 开发,是面向 AI 编程代理的技能集合,解决了界面审美和流程不稳定问题,有多种亮点与安装方式。
Anthropic智能体大会:Agent也会精神分裂,我们发现了多Agent协作的本质解法。
Anthropic开发者大会聚焦Agent,分享多智能体实战经验。Omni的Blobby出现‘精神分裂’问题,根源是内外层Agent能力认知断裂,修复方案是将工具上提。Anthropic团队则通过协商签订协议解决角色定义不一致问题。