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京东广告大模型实战:GRAM 架构如何在 50ms 内完成生成式推荐?
流量红利见顶,广告营销转型遇挑战。京东张泽华在大会公开应对方案,介绍 GRAM 架构,实现意图与商品语义对齐,控制推理时延,解决冷启动等问题,还分享算法与知识工程实践。
首个时空时序推理框架:让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型,能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准,采用三阶段训练策略,模型在多任务表现优,成本低且泛化能力强。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作,东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解,设计互补推理机制,每任务仅需数十样本,已被 ICRA 2026 接收,实验显示其性能优于基线。
林俊旸离职后首次发声!复盘千问的弯路,指出AI的新路
林俊旸离职阿里千问后发声,反思千问技术路线,认为千问合并两种模式未做好。他指出推理时代已过,未来是智能体时代,智能体思考将成主流,还阐述了其与推理思考区别及面临的挑战。
11 万 Star 的开源项目,给 AI 编码代理补流程,这套 Superpowers 值得装
110多K Star的开源项目Superpowers,是完整软件开发工作流程,基于17个可组合“技能”。它采用Pull模式,用苏格拉底式追问澄清需求,工作流覆盖多领域,支持多平台,一行命令即可安装。
英伟达护城河被AI攻破,字节清华CUDA Agent,让人人能搓CUDA内核
近日,字节跳动Seed团队和清华AIR的CUDA Agent引发轰动。它能编写经优化的CUDA内核,性能超torch.compile等。研究发布CUDA - Agent - Ops - 6K数据集,介绍系统管线设计、训练流程,实验结果佳,但有未对比复杂编译器等局限。
Loop-ViT:让AI学会「反复思考」,3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT,将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强,3.8M 小版本追平人类平均水平,揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
马斯克冲刺机器人量产,果断停产特斯拉豪华车型!2026年资本支出将“非常大”
在最新财报电话会议上,马斯克宣布特斯拉2026年第二季度停产豪华车型Model S和Model X,为擎天柱机器人让出生产线,还将投资20亿美元给xAI,今年资本支出或超200亿美元。此外,Neuralink也有新进展。
算力越高收入越多!OpenAI率先验证AI商业Scaling Law:最新收入200亿美元
OpenAI首席财务官公告显示,其年化经常性收入从20亿美元涨至200亿美元,2023 - 2025年算力增9.5倍、收入增10倍。挣得多也烧得多,其还投建数据中心。首款硬件或2026下半年推出。