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智元首发SOP系统:打破离线训练瓶颈,让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性,但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统,融合在线学习等,使机器人在真实环境持续进化,实验显示其能提升性能、效率,突破VLA瓶颈。
首个长程Doc2Repo训练集!代码Agent不止修bug,开始造仓库
中国人民大学高瓴人工智能学院发布DeNovoSWE数据集,专注长程软件工程任务。它通过特定机制构造高质量数据,为代码智能体长程能力训练提供支持,实验显示能显著提升模型仓库生成能力。
SGLang × RoleBasedGroup(RBG):打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”
PD分离架构对大模型推理部署意义重大,SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难,存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目,结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。
d-Matrix用3D堆叠技术终结"内存墙",AI推理迎来光速时代
2025年9月Hot Chips上,d - Matrix展示3D堆叠数字内存计算技术,直击AI“内存墙”难题。其产品Corsair带宽强大,新Pavehawk架构更有性能跃升,为AI推理开辟新赛道,虽面临挑战但前景可期。
大模型如何"不训练"也能学习?——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习(ICL)在推理时即时学习新任务,无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新,解释了ICL原理,为构建AI系统开辟新路径。
跑分第一,推理暴跌!Claude Opus 4.7上线48小时口碑崩了
Claude Opus 4.7发布48小时口碑两极撕裂。官方榜单并列全球第一,但逻辑推理公开测试成绩暴跌,token消耗涨35%,旧接口报错,用户吐槽「更贵、更蠢、更爱顶嘴」,Anthropic虽解释却难平用户怒火。
4倍无损压缩Diffusion,6倍加速!仅需时间特征维护 | TPAMI'25
扩散模型时间特征对量化敏感,现有量化方法会致其扰动,影响图像质量。港科大等多校团队提出TFMQ - DM框架,优化时间特征相关模块,提升低比特量化性能,实现硬件加速。
社区供稿 | GLM-4.5技术博客:原生融合推理、编码和智能体能力
文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air,二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好,采用 MoE 架构等技术,还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用,并说明使用方式。
RLHF与RLVR全都要,陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果,提出基于模型奖励思维的强化学习(RLMT)方法,弥合专门推理与通用对话能力差距,将链式思维优势扩展到更广泛范围,提升整体对话表现。
谷歌IMO金牌模型可以用了!推理性能秒了o3、Grok 4
谷歌拿下IMO金牌的模型Gemini 2.5 Deep Think已在Gemini App推出,速度更快、实用性更强。该模型仅对Ultra订阅用户开放,月费约1803元。其推理性能超o3、Grok 4,有迭代开发等优势。