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刚拿诺奖就登Nature封面!谷歌“量子回声”算法计算提速13000倍,可重复验证结果

刚获诺奖的谷歌量子团队登Nature封面,提出“量子回声”算法,计算提速13000倍且结果可重复验证。解决了量子计算结果难确认问题,该算法在多领域有应用潜力,还依赖Willow芯片优势。

量子位
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长生不老成真?哈佛AI数周破解「衰老密码」,人类寿命或迎重写

哈佛团队借助AI系统K-Dense揭示衰老分阶段运行的秘密。K-Dense采用层级多代理架构,能完整跑通研究流程,在BixBench测试中超越GPT - 5。它还让哈佛团队几周完成原本数年的研究,成果待同行评审。

新智元
新闻资讯7

“像把大象塞进冰箱一样困难”,端侧大模型是噱头还是未来?

InfoQ《极客有约》X AICon 直播聚焦端侧大模型,探讨其落地挑战与破局思路。专家指出端侧部署有隐私、可用性等优势,但面临内存、精度等难题。华为、支付宝等分享方案,还探讨应用场景、商业模式及未来趋势。

InfoQ
开源动态8

Karpathy再放大招:8000行代码复现ChatGPT全栈,最成本仅100美元,4小时跑完

Andrej Karpathy发布项目nanochat,是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线,代码约8000行,覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现,还回答网友关于架构、训练数据等问题。

AI寒武纪
开源动态7

超越ZIP的无损压缩来了!华盛顿大学让大模型成为无损文本压缩器

华盛顿大学SyFI实验室提出LLMc,利用大型语言模型进行无损文本压缩。基准测试显示其压缩率优于传统工具,且项目已开源。不过,当前版本存在效率、吞吐量等问题,应用范围也主要在自然语言。

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Fluss 湖流一体:Lakehouse 架构实时化演进

湖仓一体 Lakehouse 成主流架构,但数据时效性最多达分钟级。阿里云罗宇侠在 QCon 大会分享 Fluss 湖流一体方案,解析技术架构与原理,介绍融合趋势、核心优势、使用方法及未来规划。

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算法论文8

超越RAG,DRAG让LLM准确率飙升45.5%,问题越复杂能力越强

RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案,但存在短板,听不懂话里有话。DRAG方法应运而生,有DRA和RSC两大法宝,经对比实验,它在多任务上领先,准确率大幅提升,计算开销小。

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讲座分享 | 密歇根大学Karthik Duraisamy教授

密歇根大学Karthik Duraisamy教授将开展讲座,主题为数据驱动的湍流建模。会介绍过去十年嵌入学习模型增强的进展,强调简约与约束平衡,指出存在的陷阱及挑战,还提及让数据驱动封闭成为可靠组件的要点。

力学与人工智能
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谷歌技术报告披露大模型能耗:响应一次相当于微波炉叮一秒

大模型耗电舆论高,谷歌用数据还击。谷歌首席科学家称Gemini能耗于预期,一年间能耗降至1/33,碳排放降至1/44。谷歌用更全面指标计算能耗,还从多方面优化使Gemini能耗降

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开源动态8

DeepSeek V3.1 Base突袭上线!击败Claude 4编程爆表,全网在蹲R2和V4

昨晚,DeepSeek官方悄然上线全新V3.1版本,上下文长度拓展到128k,参数685B,支持多种精度格式。其编程能力突出,在Aider测试中霸榜,性能超越Claude Opus 4,还有成本等优势。

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