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一个框架,重塑具身研发流程:Dexbotic走向具身PyTorch
开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端,打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训,构建开发闭环,孵化出 DM0 大模型。
告别功能内卷,产业AI需要一记“ACE球” | 甲子光年
文章指出产业AI在金融等行业落地面临挑战,投入产出错配。蚂蚁数科在外滩大会推出‘按效果付费’模式,提出‘ACE’方法论,以行业大模型和实战经验助力落地,成果初显,有望推动AI to B行业变革。
微调已死?Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议,二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统,后者让输入上下文进化,都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
测试时也能RL,英伟达等提出全新范式:TTT-Discover
近日,斯坦福、英伟达、Together AI 等联合开源全新测试时新范式 TTT - Discover,在测试阶段用强化学习微调模型,以刷出 single best 结果,用几百美元就刷新诸多领域 SOTA。
Routa 桌面版发布:内建 Harness 工程的 AI Coding 研发协作工作台
Routa桌面版发布,它是内建Harness工程的AI Coding研发协作工作台。围绕Routa构建Harness工程框架,Kanban成为任务协议,多Agent沿泳道接力协作,重新定义了‘done’,让AI Coding进入协作与交付问题域。
17000字Claude 系统提示启示:Karpathy 揭秘LLM 学习缺失“第三范式”
Andrej Karpathy提出LLM学习范式缺失‘系统提示词学习’环节。他观察Claude约17000词的系统提示词,认为目前问题解决策略多靠人工写入,理想情况应通过该学习产生,这也引出诸多待明确细节和新问题。
股东变对手?OpenAI 被爆砸钱研发 GitHub 替代方案,硬刚微软
外媒披露 OpenAI 正开发代码托管平台,对标微软旗下 GitHub。因 GitHub 服务中断影响研发进度,项目处早期,或数月后推出,还探讨了商业化路径。OpenAI 巨额融资为拓展业务提供支撑。
模型「漂移」新范式,何恺明新作让生成模型无须迭代推理
训练生成模型复杂,传统扩散模型训练费时费力。何恺明团队提出「漂移模型」新范式,不依赖微分方程,支持一步推理,实验验证其在多领域性能佳,有望解决生成式AI质量与效率权衡问题。
让Skill“有图可依”:openJiuwen首发多模态Skill范式Skill-Omni
openJiuwen社区发布业界最早工程化落地的多模态Skill范式Skill-Omni,让Agent经验从‘读得懂’升级为‘看得见’。它能将网页和视频视觉知识沉淀为多模态Skill,还介绍了生成及读取方式和适用任务。
告别「面瘫」配音,InfiniteTalk开启从口型同步到全身表达新范式
传统video dubbing技术有局限,新兴模型也有问题。美团视觉智能部研发的InfiniteTalk引入‘稀疏帧video dubbing’,实现口型、表情、肢体与音频自然对齐,解决长视频生成难题,技术已开源。