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刚刚,何恺明团队作,「嵌入式语言流」ELF来了

何恺明团队提出ELF模型,将扩散过程置于连续向量空间,只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码,引入自条件机制。实验显示,ELF用不到其他方法十分之一数据,生成质量全面领先。

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深入理解OpenClaw技术架构与实现原理(下)

文章为《深入理解OpenClaw技术架构与实现原理(下)》,讲解各系统模块,如SandBox沙箱系统、记忆管理等,还介绍自进化、工作区与路由等机制,最后展望企业级智能体架构和应用方向演进。

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机器人学会「眼看手摸」!FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」

OpenDriveLab提出的FreeTacMan,将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器,破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”,实现人类“手把手”教机器人“感知”,还通过融合时间感知的触觉预训练,提升机器人策略性能。

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AI编码神登基,藏师傅一手Claude 4实测

Claude 4低调发布,Anthropic称Claude Opus 4是全球最佳编码模型。发布内容含扩展思维、模型能力等,还公布定价。Claude Opus 4编码和记忆能力强,实测表现出色,Claude Sonnet 4也有提升且免费。

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站上线一周,一天从谷歌获取2.85万点击是什么体验。

站上线后如何快速获得谷歌流量?哥飞与良辰美的网站案例或许能给你答案。

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英伟达MoE开源:一行import,微调加速3.7倍

英伟达开源NeMo AutoModel,基于Hugging Face Transformers v5,不改代码API,添一行import就能更快速微调MoE模型。实验显示,它能提升3.4 - 3.7倍训练吞吐,减少29% - 32% GPU显存占用。

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Claude Managed Agents提了两个改进,解决企业级安全问题

企业把AI接入内网,认证令牌风险大,阻碍全面接入内部API和数据库。Anthropic为Claude Managed Agents提出自托管沙箱和MCP隧道两个解法,核心是让凭证控制权留在网络边界,还介绍了相关沙箱服务商。

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Figure机器人分拣快递视频曝光,网友:太像人类

Figure 02机器人开启打工模式,创始人放出其分拣快递视频,它动作流畅像人类,由端到端通用控制模型Helix自主驱动。此前它还在宝马生产线连续20小时轮班作业,Figure与OpenAI分道扬镳后推出Helix。

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The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理

Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码,参数规模扩6倍,用更多数据并引入损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越,解决了自监督训练的视觉transformer的问题,提升全局和局部任务表现。

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SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解

文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现(v1 和 v2),前者从 vLLM 移植,后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容,还对比了两代差异,并提及相关环境变量。

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