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阿里巴巴突袭发布新一代基座大模型Qwen3.8 - Max,它总参数量达2.4万亿,在多场景表现出色,在权威榜单冲进全球第一梯队,性能直逼Claude,且价格实惠,实测反馈良好。
ACL 2026 | LCA:DeepSeek 长文本加速神器,90% KV 缓存缩减 + 2.5 倍推理提速
琶洲实验室等团队提出潜在空间压缩注意力(LCA),入选 ACL 2026。LCA 突破传统注意力机制瓶颈,适配不同大模型,降低硬件门槛与成本,提升推理效率。论文与代码已开源。
CapCut Mate:开源剪映自动化神器,让AI替你剪视频!
CapCut Mate是开源免费的剪映草稿自动化助手,让开发者通过API控制剪映核心功能,效率提升超100倍。它功能丰富,覆盖剪辑全流程,适用于多场景,还提供三种使用方式。
过时的 Python 版本会让公司损失数百万美元
JetBrains报告显示83%的Python开发者用旧版本,这不仅是技术债务问题,还会增加云账单成本。Python新版本有显著性能提升,升级能节省成本,容器化也未加速升级。
谷歌发布本地具身智能模型!全程无联网执行精细操作,从人形机器人到工业机器人全覆盖
Google DeepMind团队发布可本地运行的视觉 - 语言 - 动作模型Gemini Robotics On - Device,它能离线运行,操作能力强,可在多种机器人本体部署,解决网络问题,性能、适应能力出色,还开放了SDK。
开源版MetaQuery来了!OpenUni用1.1B参数媲美BLIP3-o-8B,数据代码完全开源
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni,仅 1.1B 参数达 8B 模型性能,代码、权重、数据全开源。它架构极简、参数高效,还继承了多模态理解能力。
只用图像也能思考,强化学习造就推理模型新范式!复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息,会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式,以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力,实验显示其性能优于文本规划。
桌面 Agent 的下一步:不是会操作,而是会调度工具
复旦大学和通义实验室提出 ToolCUA,让模型在 GUI 与工具调用间编排路径。它从已有 GUI 轨迹合成训练数据,设计奖励机制,在 OSWorld - MCP 评测中效率与准确率大幅提升,为 CUA 发展提供方向。
梁文锋署名!DeepSeek再发炸裂论文:提出“条件记忆”新范式,彻底打破GPU推理显存墙
来自DeepSeek的新论文提出“条件记忆(Conditional Memory)”新范式,推出Engram模块,实现可扩展知识查找。研究揭示U形缩放定律,构建的Engram模型性能超越纯MoE基线,还打破了GPU显存瓶颈。
Sutton 的批评与反思:AGI 的下一步是什么?
文章是对 Richard Sutton 采访的反思,指出 LLM 训练效率低、依赖人类数据,未实现有机自主学习。作者与 Sutton 有分歧,认为模仿学习与强化学习互补,还探讨持续学习,称 Sutton 批评有启发性。