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第一章:AI 技术前沿全景

文章聚焦AI Agent技术前沿,阐述大语言模型三次能力跃迁,从涌现能力到对齐指令遵循,再到推理与行动。还提及Scaling Law变化,推理时计算扩展更划算,介绍代表性推理方案及多模态融合,指出Agent打破传统对话AI局限。

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Transformer 中的专家混合模型 (MoE)

文章介绍Transformer中专家混合模型(MoE),它能解决稠密模型扩展瓶颈。阐述其优势,如计算高效、适合并行等,还介绍在transformers库中支持稀疏架构的演进,包括权重加载重构、专家执行后端、专家并行及训练方案

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全球强化学习+VLA范式,PI*0.6背后都有这家中国公司技术伏笔

机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文,指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点,重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果,揭示VLA在线强化学习前景。

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扔掉人工公式:快手EMER框架,用“会比较、自进化”的模型重构短视频推荐排序

过去十年,推荐排序多依赖人工设计公式,但此模式遇瓶颈。快手策略算法团队提出 EMER 框架,用“会比较、能进化的 AI 模型”重构短视频推荐排序,在快手主 App 和极速版效果显著,还为行业提供解决方案

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一条SQL管理向量全生命周期,让AI应用开发更简单

在大模型驱动的AI浪潮中,向量在AI应用开发中至关重要,但开发者面临技术栈分裂等隐形成本。PolarDB IMCI提出解决方案,在数据库内核集成向量索引与Embedding能力,用一条SQL管理向量全生命周期,降低开发和维护门槛。

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基于OpenAPI和AI coding的上云智能体构建实践

文章介绍基于OpenAPI和AI coding构建上云智能体的实践。分析不同编程范式,结合AI coding发展与Multi - Agent问题,阐述构建方案,包括业务场景、构建方法、技术实现、当前效果及后续展望,还提及文档智能与RAG构建LLM知识库。

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摩尔线程之后,又一家国产 GPU 独角兽完成上市辅导

6月23日,国产GPU龙头沐曦IPO辅导完成,将提交申报材料。其为异构计算提供全栈GPU方案,产品有曦思N、曦云C、曦彩G系列。曾与书生・浦语3.0合作,2024年交付多个算力集群。此外,国产GPU厂商纷纷IPO。

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推理时间减少70%!前馈3DGS「压缩神器」来了,浙大Monash联合出品

在AR、VR等领域,3DGS是新视角合成(NVS)领域备受关注的技术方案。现有前馈3DGS模型存在编码器容量有限等问题,ZIP Lab和Monash团队引入信息瓶颈原理,推出轻量级模块ZPressor,有效解决信息过载难题。

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能效翻5倍!他们复刻人脑双记忆通路,造出能长效记住上下文的类脑AI芯片

帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者,受大脑皮层机制启发,打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片,处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。

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AI「生肉证明」堆爆GitHub!陶哲轩重磅发声:只会解题没用了

陶哲轩判断数学从证明稀缺进入过剩时代,AI 使证明生成加速,出现验证和消化跟不上的‘阻抗失配’现象。如 Erdős 问题有众多待评估方案堆积,而仅1196号案例跑通‘三件套’。他还指出学术评价体系将重写。

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