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谷歌公开全新极限压缩算法:LLM提速8倍、内存占用狂降6倍,精度零损失
谷歌推出全新量化算法 TurboQuant,瞄准大模型键值缓存吃内存、高维向量搜索算力瓶颈痛点,能砍内存、提速度且精度零损失。分 PolarQuant 和 QJL 两步,实验数据表现优异,将改变搜索格局。
这个世界越来越科幻了:OpenAI 发布 AI 超级助理 Plus,Gemini 发布有了真正的“思考力” 的机器人
OpenAI发布ChatGPT Pulse,它基于个人信息主动分析兴趣、梳理日程,预测需求并推送资讯或建议,像懂心思的私人助理。谷歌DeepMind推出Gemini Robotics 1.5,让机器人有自主‘思考’能力,其ER 1.5模型预览版上线。
GPT-6或将比GPT-5强10倍!奥特曼揭秘ChatGPT如何诞生
奥特曼在访谈中表示ChatGPT从1到10的艰难已过,未来从10到100或更易。他还探讨AI变革、企业洗牌、工作替代等问题,揭秘ChatGPT诞生过程,阐述OpenAI愿景及AI普惠方案。
10% KV Cache实现无损数学推理!这个开源方法解决推理大模型「记忆过载」难题
推理大模型推理时易现冗余问题,R-KV开源方法登场,显存降90%、吞吐提6.6倍、准确率达100%。它通过实时对token排序解决冗余,还经多步骤压缩KV缓存,性能测试表现出色,适用多场景。
分析1.8亿份招聘数据后,他告诉你AI究竟取代了哪些工作
本文分析1.8亿份全球招聘信息,发现AI不是造成大规模失业主因,影响因岗位而异。创意执行类岗位下降多,AI基建岗位增长,程序员、客服、销售较稳定,高层受冲击小,还给出评估岗位安全的建议。
英伟达笑到最后!训练2000步,1.5B逆袭7B巨兽,Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法,将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B,在多任务中表现出色,解决了熵崩溃和训练不稳定问题。
小钢炮开源,一张3090两小时「从零训练0.1B全模态模型」,模型训练彻底平民化
MiniMind - O是开源超轻量级端到端全模态大模型,采用双轨架构。仅需一张RTX 3090,2小时就能从零训练全链路。有两套训练数据,具备零样本声音克隆等特点,实现大模型训练平民化。
通义实验室大火的 WebAgent 续作:全开源模型方案超过GPT4.1 , 收获开源SOTA
WebAgent续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》提出对information-seeking任务形式化建模,设计训练数据合成方法,全开源模型方案在GAIA评测获SOTA表现,还补足了训练数据不足问题。
狂揽 1.9 万标星!谷歌大神开源的 Agent Skills,直接提升 AI 编程的交付质量!
谷歌Gemini团队主管Addy Osmani开源的Agent Skills项目火了,已揽1.9w+ Star且还在增长。它是AI编程代理人的工程技能库,有20个核心技能,覆盖开发全周期,可提升AI编程交付质量,支持主流编程工具。
凭借 27 万小时真机数据,Generalist 可能是最接近“GPT-1 时刻”的顶级机器人团队
Generalist是机器人领域有潜力的公司,凭借27万小时真机数据或达GPT - 1量级,领先6 - 12个月。团队成员来自顶尖机构,技术强,demo展示出模型灵巧性。不过也面临Scaling Law不确定、数据缺口大、商业化场景缺失等风险。