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汉字防AI作弊!甩英文、拉丁文十几条街
中科院等联合发布 Chronicles-OCR 基准测试,让 20 多个主流视觉大语言模型识别汉字演变史。结果显示,模型在古文字识别上表现糟糕,还存在靠认材质作弊情况,暴露了 AI 理解汉字的局限。
阿里云飞天企业版X平头哥“真武”芯片,推理性能跃迁13倍,底层逻辑是什么?| Q推荐
过去几年,模型虽强但使用成本高,阻碍企业级AI深度应用。今年‘模型推理’成AI关键词,4月13日19:00,InfoQ联合阿里云邀专家围绕推理加速底层破局展开对话,探讨算力博弈、芯片性能跃迁等问题。
开放世界任务成功率82%!美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型,引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%,远超现有方法,为通用机器人控制提供新思路。
数学推理热潮下的冷思考!如何训练真正"全能"的推理模型?
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现,发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法(RL vs SFT)决定能力泛化,SFT像‘填鸭’,RL似‘思维健身’,为构建通用推理智能体提供新路径。
盛大AI研究院新作:流式生成超越非流式,一句话让虚拟人动作丝滑如真,推理延迟仅1帧
盛大AI研究院与东京大学联合提出FloodDiffusion,首个基于定制化扩散强制的流式人体动作生成框架。它能零延迟生成无限长动作序列,解决了现有方法的问题,在多数据集评估中表现优异。
打破学科壁垒!400篇参考文献重磅综述,统一调查「人脑×Agent」记忆系统
哈工大等多机构联合发布重磅综述,打破认知神经科学与人工智能学科壁垒,统一审视人脑与 Agent 记忆系统。文中剖析记忆定义、作用、分类、存储、管理等,还提及评测、安全问题及未来多模态记忆、技能迁移方向。
3A大作!阿里ROLL团队从基建->算法->机理,推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架,推动「强化学习用于大语言模型(RL4LLM)」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率,AsyPPO降低计算资源消耗,Attention机制提升训练效率与可解释性。
「超级智能」终极拼图曝光!小扎连撬OpenAI灵魂研究员,Meta梦之队已成形
扎克伯格从OpenAI等机构挖来九位AI顶级人才,涵盖数据、模型、推理等领域,组建无短板「梦之队」,全力冲刺Meta通向超级智能的最后一跃。此前Meta曾高价挖角OpenAI联合创始人,均遭拒绝。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作,趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发,是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025,还与SGLang合作。它有算子优化等创新,能让CPU与GPU协同,推动推理架构融合,已成广泛复用的底层框架。
微软、哈佛开源创新优化器:全面超越Muon,提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长,微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区,避免分布式训练同步完整梯度,在集中式和分布式场景都有高效表现,性能超Muon。