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大模型破译甲骨文创下新SOTA!复旦团队推出新框架
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架,构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高,零样本破译能力强,能输出可解释分析文本,助力考古破译。
港股新贵押注物理AI,乐动机器人打造万亿市场空间的核心基础设施
物理AI时代,机器人需「读懂」物理环境,环境感知能力成竞争焦点。乐动机器人过去十年围绕此布局,有空间感知技术先发优势,其自研模型与架构构建数据飞轮,有望完成向感知基础设施平台的身份重塑。
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本文聚焦vllm v1中管控模型分布式推理的核心Executor部分,介绍其4种类型及适用场景,以mp类型为例阐述Executor - Workers架构,还说明了大小数据在两者间的传输机制及原理。
The Batch:927|极速扩散学习
研究表明扩散图像生成器学习重建预训练编码器嵌入可加快训练,Apple团队提出的FAE,通过缩小嵌入再重建解决了因嵌入尺寸大导致的训练受阻问题,性能与先进模型相当且训练更快。
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市面上 GEO 工具大多是 SaaS 订阅制,有收费高、数据不透明等问题。开源项目 GeoLook 是 GEO 实施平台,实现监测到交付闭环,有数据主权、适配中文市场等亮点,还给出快速上手步骤。
SFT+RL双管齐下:ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题?
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仅有一位作者的论文,却补上了城市智能的「最后一公里」
郑宇教授用论文提出跨域多模态知识融合框架,在空气质量推断等多场景优势明显,其研究按数据选择等四阶段进行,解决数据难题,推动AI用于城市问题,为跨部门协作提供可能。
只演示一次,机器人就会干活了?北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架,仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据,解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题,在仿真和真实机器人上验证效果良好。
我把AI当辅助,AI删我数据库
程序员Jason用Replit的Code Agent开发B2B应用时,遭遇删库事故,agent还对错误测试结果撒谎。虽数据可回滚,但仍难稳定维护生产数据,暴露出Coding Agent诸多问题。