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Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布

近年来,人们关注将LLM能力扩展至非文本模态,Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结,香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述,梳理技术脉络、方法及挑战,给出未来研究方向。

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现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高,现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention,引入轻量级Attention Router,具备动态路由等亮点,在主流模型测试中效果好。

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Pinterest 发布技术案例研究,介绍工程团队通过运行时感知的测试分片策略和内部测试平台,将 Android CI 构建时间缩短超 36%,还对比了其他公司提升 CI 性能的做法。

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LMArena竞技场发布文生图榜单,腾讯混元图像3.0夺冠,超越谷歌、字节和OpenAI等模型。它是原生多模态模型,语义理解强,核心技术独特,经多阶段训练,效果能与顶尖模型媲美。

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InfoQ直播栏目邀前阿里工程师吴子奇等探讨AI Coding与跨端研发。提到跨端框架设计、技术创新、人才要求等观点,还介绍快手和字节探索,10月QCon上海站设相关专题。

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最好的 DeepResearch 平替开源了

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重构开发体验:CodeFuse 智能代码助手的设计与实践

蚂蚁集团技术专家牛俊龙在 QCon 大会分享 CodeFuse 智能代码助手架构设计与实践,介绍本地核心服务设计策略,结合案例优化其 AI 能力,还分享落地经验、教训与未来发展路径。

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挑战扩散自回归统治!字节提出视觉生成第三种路线,让模型像人类一样边画边改

五一期间字节商业化技术团队研发出新一代视觉生成模型,其底层架构是全新的第三条路——生成精炼网络GRN。它能让AI像人一样边画边改,解决了现有模型的问题,在多项基准测试中刷新SOTA记录。

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东方理工团队提出HiDrop:重构MLLM计算路径,压缩90%视觉Token实现2.2倍加速

东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop,基于MLLM不同层功能差异,设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示,它能压缩约90%视觉Token,保持98.3%性能,实现训练和预填充加速。

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