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Qwen3-LiveTranslate:视、听、说全模态同传大模型!

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宇树科技开源UnifoLM-WMA-0机器人模型,离通用机器人又进一步

宇树科技开源UnifoLM-WMA-0模型,用神经物理网络让机器人理解力学规律。它支持两种模式,融合多模态信息,架构精妙。经测试性能强,已真机部署。开源降低门槛,有望推动行业发展。

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具身智能空间视觉死穴,终于被最新顶会彻底解决!

招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式,以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式,提出层次化数据解耦策略,该方案在主流 VLA 模型上验证有效。

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DeepSeek-V3.2-Exp:用稀疏注意力打破长文本效率瓶颈

在NLP领域,处理长文本时传统注意力机制效率低。DeepSeek团队推出DeepSeek-V3.2-Exp模型,引入稀疏注意力机制,在保持性能同时提高长文本处理效率,降低计算复杂度,在多基准测试中表现良好。

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Context Mode:为你的AI开发工具节省98%的上下文token

开发者分享开源项目Context Mode,它在Claude Code和工具输出间加中间层,采用沙箱隔离和精准检索策略,能节省98%上下文空间,与Cloudflare Code Mode互补,可提升AI从业者工作效率。

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扩展外部测试时Scaling Law,中关村学院新发现:轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择

文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’,指出内部方法接近瓶颈,外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略,用轻量级打分模型复用隐状态打分,训练无需手动标注,实验显示性能增长稳定。

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浙江大学联合华为发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型

2025年9月18日,浙江大学任奎教授团队联合华为在“华为全联接大会2025”发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek - R1 - Safe基础大模型,提升了我国AI系统自主安全防控水平,任奎获“科研创新卓越贡献奖”。

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告别随机性:Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性?

文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性,而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略,实验验证有效,还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。

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