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首次!世界模型、动作模型融合,全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA,首次融合世界模型与动作模型,统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据,还提出策略解决误差累积问题,实验表现优异。
刚刚,英伟达向Ilya的公司砸下重金,算力要翻10倍
SSI官方宣布与英伟达达成长期战略合作,英伟达将大规模投资,助其12个月内算力扩10倍。此前SSI算力依赖谷歌TPU芯片,此次合作反映芯片厂商争夺客户策略。
马斯克惊叹!DeepSeek和Kimi先后出手,捅破了Transformer的「潜规则」!
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习,用数学约束保证稳定性;Kimi将注意力机制用于层间连接,解决了更根本的问题,性能提升显著。
多智能体大语言模型中的人类自适应协作
尽管大语言模型有进展,但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制,结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色,为构建 Agentic 系统提供指导。
春晚武BOT论文来了!王兴兴署名,同步开源其架构
宇树发布武BOT技术论文,王兴兴署名,同步开源OmniXtreme架构。该架构通过双阶段框架,打破学习和物理可执行性瓶颈,在高保真度与可扩展性间权衡,经测试在真实硬件上表现出色。
评论送书 | Al智能体与传统AI应用的区别?它如何工作?如何快速构建智能体?
文章对比AI智能体与传统AI应用,指出前者更像“乐高积木”,可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环,还给出快速构建通用方法,如明确目标、选框架等。
图谱检索全面 or 效率?蚂蚁&浙大Deep GraphRAG:全都要
传统 RAG 遇复杂 Query 易失效,GraphRAG 带来新三难。蚂蚁与浙大提出 Deep GraphRAG,有层次化检索、Beam - Search 重排、DW - GRPO 强化学习三板斧,实验显示其性能优、延迟低。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息,旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据,用三种方法构建系统,还实施GPU级优化,采用两种知识迁移策略,获业内人士认可。
深度之赌:从卧室到上帝机器
文章讲述现代AI秘史,从Jeff Dean本科研究神经网络失误,到Google Brain诞生;还有Hinton等深度学习先驱经历,如Hinton当实习生、AlexNet诞生等,也提及Google发展及未先发ChatGPT原因。
Cloudflare 用 Rust 重写核心系统:CDN 性能提升 25%,响应时间缩短 10 毫秒
Cloudflare 宣布用 Rust 重写核心子系统,响应时间缩短 10 毫秒、性能提升 25%。基于代理框架 Oxy 构建 FL2,创建中间层让 Rust 模块在旧系统运行,还制定测试发布策略及回退机制。