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Nature重磅发文:深度学习x符号学习,是AGI唯一路径!
大模型虽惊艳,但权威认为仅靠神经网络难达人类级智能。符号AI曾被边缘化,如今‘神经–符号融合’升温。神经网络与符号算法各有利弊,业界探索出不同融合路径,不过对其能否通往AGI仍存争议。
Thinking Machines首款产品重大更新:K2 Thinking、Qwen3-VL都可以微调了
由前OpenAI CTO创办的Thinking Machines Lab推出的首款产品Tinker API有重大更新。取消候选名单面向所有用户,还可微调Kimi K2 Thinking,新增兼容OpenAI API接口,支持Qwen3 - VL视觉输入,降低模型训练门槛。
LinearRAG:一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法,原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架,有三大核心创新,在四大基准数据集上全面超越现有方法,代码和数据已开源。
具身智能体不再失忆!智源新记忆系统让机器人秒变熟人,支持终身记忆
智源研究院等联合提出全新终身记忆系统RoboBrain-Memory,是全球首个为全双工、全模态模型设计的系统。它能解决具身智能体交互问题,实现类人长期个性化交互,在多方面表现优异,有广泛应用前景。
顶会SOSP'25最佳论文,被一个国产自研操作系统拿下
国产自研开源操作系统星绽的学术论文获顶会SOSP'25最佳论文。它专注高可扩展内存管理研究,兼顾性能与安全。星绽由多单位联合研发,用Rust语言,解决传统系统难题,已有多篇论文被国际顶级学术会议录用。
2篇论文,最新上下文工程技术一次性讲透!
上下文工程技术持续火热,文章分享10月两篇相关论文。ACE让模型给自己写「战术板」,在多任务表现优;SA - ICL让LLM先搭框架再做题,在化学/物理准确率提升显著,还对二者做了横向对比。
Sutton判定「LLM是死胡同」后,新访谈揭示AI困境
强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同,因其无法从持续实际互动中学习,违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中,多位专家碰撞观点,探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能,揭示动作误差与采样数量幂律关系,还探讨关键问题,给出方法,实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
晶圆级芯片主流技术路径对比
人工智能时代算力需求爆炸式增长,与半导体工艺进步放缓矛盾凸显。晶圆级计算为算力发展开辟新路径,有Cerebras和特斯拉两种技术路线,邬江兴院士团队提出软件定义晶上系统技术,但我国该技术发展面临多重挑战。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin,首次实现第一视角视频与人体动作联合生成,攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型,通过三大创新设计解决核心难题,实验性能超基线,为多领域应用提供落地基座。