「AI研究框架」共找到 11491 篇相关文章
完全开源的7B模型,性能比肩主流LLM,训练成本仅16万美元,复现DeepSeek的强化学习!
Moxin-7B由多机构团队联合开发,遵循“开源科学”原则,公开全流程细节。它训练成本仅16万美元,评测表现亮眼,在架构、数据策略、训练过程等方面有创新,为中小企业提供可控AI方案。
Linus一句话说透Al局限:代码不能直接用,bug只能创可贴式地修
本文是 Linus Torvalds 在开源技术会议上与 Dirk Hohndel 的对话。Linus 从工程实践出发,谈到 Linux 内核开发节奏、硬件支持取舍、语言之争及 AI 应用。他认为 LLM 是工具,有价值但无法替代长期维护者经验。
阿里云的“反差”2025:于无声处寻找 ASI
2025年云栖大会上,吴泳铭称实现AGI是确定事件,ASI才是终局。实现ASI需满足两大条件,结合阿里投资计划,阿里云将成企业AI时代支撑者。虽市场份额增长,但利润下降,2025年阿里云极具“反差感”。
谢赛宁、李飞飞、LeCun联手提出多模态LLM新范式,「空间超感知」登场
纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」,迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准,还提出预测性感知范式,在空间认知任务上有提升,相关论文值得视频多模态研究者参考。
Dia 没死,人家转手就发了 1.x 版本
OpenAI 发布浏览器 Atlas 引发讨论,有人认为其有缺陷会失败,也有人觉得初创 AI 浏览器会被巨头收割。以 Dia 为例,它被收购后加快迭代,推出 Skills Gallery、Research 等功能,还新增连接 App 等特性。
“被投资人怒怼30分钟后,我更确定中国To B的答案” | 甲子光年
文章讲述百融云创在AI To B领域的探索。它突破传统“卖工具”模式,采用“结果计价”,共担结果、承包KPI。技术上提前押注语音对话技术栈,“硅基员工”概念落地多场景,有望推动中国To B行业进入新秩序。
重塑你的vlog!PickStyle打造稳定的视频风格迁移模型
Pickford提出PickStyle,这是基于扩散模型的视频到视频风格迁移框架。它结合上下文–风格适配器和CS–CFG机制,能在保持画面连贯时准确迁移风格,还能避免闪烁等问题,不过也继承了基础模型部分缺陷。
实测美团 LongCat:快到极致,但是别说追平 DeepSeek
AI科技评论实测美团LongCat-Flash-Chat,它是中量级对话模型,主打“快”,几乎零延迟。但在推理、抗污染能力等测试中,相比DeepSeek-V3.1,逻辑链条松散,缺乏清晰判断。速度与逻辑哪个更重要,值得思考。
比NotebookLM更好的「开源播客」,可根据多模态内容生成30分钟以上播客音频。
Podcastfy是开源Python工具,能把文本、图片等多模态内容,借生成式AI转化为播客。它支持自定义,适配多种语言和文本转语音模型,能生成2 - 5分钟或30分钟以上的播客,使用体验比NotebookLM好。
Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架,将复杂推理解耦为元思维和推理智能体,通过迭代强化学习协作。在单轮实验中,ReMA在多基准测试表现优;多轮实验虽有提升但不稳定,需进一步探索。