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14B检索能力超过Google Search,阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要,当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架,经多步骤训练,实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
非Transformer架构的新突破,液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型,而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型,仅需900MB内存就能在端侧运行,性能优于Transformer架构模型,还降低了死循环生成比例。
让OpenAI只领先5天,百川发布推理新模型,掀翻医疗垂域开源天花板
百川智能发布医疗推理大模型Baichuan - M2 - 32B,在OpenAI的Healthbench评测集上超越刚发布5天的gpt - oss - 120b,领先多数前沿模型,支持RTX4090单卡部署,还首创患者模拟器和Verifier系统。
奥特曼:ChatGPT只是意外,全能AI智能体才是真爱!Karpathy:7年前就想到了
当全球为ChatGPT喝彩,OpenAI的MathGen团队秘密锻造AI「推理」能力,打造全能AI智能体。OpenAI坚信推理能力可复制到各领域,未来AI智能体将颠覆一切,如今围绕人才的战争已白热化。
数GPU,看未来:一张表看懂中美AI公司的真实实力差距,算力盘点
文章全面盘点中美头部AI公司GPU数量、资本开支和算力规划。美国科技巨头疯狂投入,如Meta、微软等;中国公司在禁令下抢购囤货并加速国产替代,如字节跳动、阿里等。还分析了中美差距及投资关注点。
自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由,实现模式自适应切换,在多基准测试中效果与效率双升。
MiniMax重磅开源M1模型:百万上下文超DeepSeek R1,实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1,原生支持百万级上下文长度,在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型,还提出创新强化学习算法。
具身导航,感知推理到底是「上帝」,还是执行控制是「命门」?| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录,浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面,还对未来5 - 10年发展做了展望。
告别“云端依赖症”:AI为何要“锁”进本地硬件里?|甲子光年
过去三年,AI产业沉浸在云端幻象,但走进现实面临诸多阻力,如物理距离、隐私、试错成本和监管等问题。下一阶段AI竞争转向算力位置争夺,英特尔酷睿Ultra系列处理器助力多行业实现本地算力部署。
瞄准AI、图形顶端战场:摩尔线程上演国产GPU硬核实力路演
摩尔线程首届 MUSA 开发者大会集中亮相技术体系。发布新一代统一计算架构 MUSA 路线图,介绍新架构、芯片及万卡集群,还涉及前沿布局,发起开发者培训,推出 AI 算力笔记本,宣告国产算力自主化时代加速到来。