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AI能否「圣地巡礼」?多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench,用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解,构建数据集,实验显示模型虽有改进但性能远未达标,指明了大模型进化方向。
SFT+RL双管齐下:ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题?
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架,结合链式推理监督微调与强化学习,提升自回归图像生成模型推理和创作能力,已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
为训推加速!全新FlashQLA注意力算子库开源
自Qwen3-Next发布,GDN成Qwen主力注意力层,随模型规模扩大开销增大。现开源FlashQLA算子库,融合优化GDN Chunked Prefill前反向算子,在NVIDIA Hopper上多场景加速,提升预训练和端侧推理效率。
“为了一个功能,需要再造一个Google!”Jeff Dean最新对话:TPU的诞生,与那些差点把服务器烧了的疯狂往事
在Google Cloud Next上,Jeff Dean和Amin Vahdat分享了Google算力帝国崛起秘史。从TPU诞生背景,到自研硬件血泪史,再到软硬件协同设计,还探讨了AI未来瓶颈,如能源、硬件等,以及代码编写现状。
让LLM扔块石头,它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》,推出BesiegeField平台,支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务,通过闭环训练提升模型能力,多个模型测试表现良好。
Karpathy最新脑洞「细菌编程」:优秀的代码应该具备细菌的三大特质
大神Karpathy提出“细菌编程”新概念,代码要有小而精、模块化、自包含且易复制粘贴的特点,让开源社区发展。他还提出过“软件3.0”“氛围编程”等概念,这些脑洞或成未来编程范式信号。
阿里新研究:统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架,融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码,解决传统自回归模型问题,经联合训练,实验显示其性能优,两模型还能相互助力。
单GPU搞定高清长视频生成,效率×10!引入Mamba机制突破DiT瓶颈 | 普林斯顿&Meta
普林斯顿大学和Meta联合推出新框架LinGen,以MATE线性复杂度块取代传统自注意力,使单张GPU能在分钟级生成高质量视频。它在视频质量上优于DiT,减少FLOPs和延迟,与先进模型相当。
千人千面的真人级AI名师,劈开教育「不可能三角」
与爱为舞推出的AI导师能个性化教学,服务百万用户。其用「模型+语音+工程」铸造技术巨剑。经训练,AI可驾驭课堂,再经自研语音模型实现交互,通过链路优化等实现规模化落地,践行「全员皆超级个体」理念。
如何破解海量内容审核难题?快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下,传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践,涵盖架构、数据、训练等,还介绍审核智能化应用及未来展望。