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VLM 实现 10%的精度提高,13.1倍加速!纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型(VLM)效率飞跃,在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理,设计秩分配策略,引入量化方案,经多模型评估,展现出低硬件成本、高精度优势。
对噢!为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢?
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题,本文提出RLCR方法,将概率校准融入RL训练目标,重构奖励函数,在多个数据集实验中显著降低校准误差,不损失准确性,为高风险场景AI部署奠基。
WRC 2026 深度复盘:具身智能的「卡脖子」难题,终于有解了
本文复盘WRC 2026,指出具身智能面临数据焦虑,数采方与模型方割裂,数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案,从模型需求反向定义数采硬件,形成数据闭环,还具备底层技术支撑。
英伟达再创历史纪录!Q1收入增长69%,数据中心贡献89%,游戏业务大涨42%
英伟达2026财年Q1财报亮眼,总收入441.1亿美元,环比增12%、同比涨69%。数据中心和游戏业务表现出色,分别占比近89%、创新高。不过H20芯片受出口限制影响,预计二财季收入减80亿美元。
智能流体力学青年学者论坛第28讲:伦敦城市大学Manolis Gavaises教授
智能流体力学青年学者论坛第28讲于2025年12月4日9点至12点在航空楼A110举办。多位学者分享成果,如Manolis Gavaises用机器学习建模多相流;方波李研究超临界流体湍流;陈杰石提出大涡模拟子网格模型等。
4.55亿美金!中国具身智能最大单笔融资诞生,高瓴红杉联手押注具身大脑
近日,成立仅一年的它石智航完成4.55亿美金Pre - A轮融资,刷新中国具身智能最高单轮融资纪录。高瓴、红杉等20余家机构投资。其战略重投大脑和人才,大脑AWE 3.0能力突出,还在高难度场景落地领先。
从 AI 招聘到数据标注,Mercor 能否打造下一个 Scale AI?
Mercor 从 AI 招聘平台转型为数据标注服务提供商,与 Scale AI 竞争。它利用早期人才招聘积累,为小规模、高难度项目提供灵活方案,虽数据质量待提升,但增长快,2025 年初 ARR 达 7500 万美元,获 1 亿美元 B 轮融资。
NBA球星,成为英伟达副总裁
本文用一张「组织透视镜」,带你看清英伟达36人的角色分工、黄仁勋的管理逻辑,以及它对AI时代公司的启发。黄仁勋以扁平化直管36位高管,减少层级,让信息流动,使公司保持创业般的冲劲。
腾讯混元开源 4 个小尺寸模型,主打 Agent 和长文
8月4日,腾讯混元开源四款小尺寸模型,参数为0.5B、1.8B、4B、7B,消费级显卡可运行,适用于低功耗场景。模型具备推理快、性价比高特点,亮点是Agent和长文能力,已在腾讯多业务应用。
谢赛宁团队新基准让LLM集体自闭,DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro都是零分
纽约大学等8家机构研究者提出LiveCodeBench Pro竞技编程基准测试,评估了Gemini 2.5 Pro等前沿大模型。发现当前模型有显著不足,在无外部工具时,高难度题通过率为0,LLM与人类大师级水平差距明显。