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这个推理模型:HRM ,只用2700万参数,超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型HRM,它是全新循环架构,仅2700万参数、1000个训练样本,就在复杂推理任务上表现卓越,还引入近似梯度等方法,有推动通用计算变革潜力。
无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中,扩散模型成主流,但DiT模型注意力机制计算量大,成推理瓶颈。现有加速法效果不佳,为此美国东北大学等团队提出DraftAttention,可2倍加速推理且不损画质。
少说‘Wait’,多做题:NoWait重塑大模型推理路径
现代大模型在复杂推理时爱用自我反思词,触发冗余验证循环,拖慢速度、增加算力消耗。NoWait方法零训练成本,通过抓关键词、扩展变体、实时屏蔽,让模型跳过废话,在多任务中表现出色,且颠覆对推理的认知。
无需人类插手!AI战队自主进化,人类玩家瑟瑟发抖
论文《Agents of Change: Self - Evolving LLM Agents for Strategic Planning》以桌游《卡坦岛》为“考场”测试AI战略能力。研究团队设计四代AI特工,实验显示能自我进化的AI完爆静态AI,不过也存在计算成本高、依赖基础模型等问题。
灵初智能陈源培:一个 00 后的机器人之梦
00 后陈源培是灵初智能联创,本科土木工程专业,大二因比赛对机器人感兴趣。他研究灵巧手,参与开源项目,灵初发布相关模型。他认为强化学习对灵巧手重要,还谈了模型、创业、落地等看法。
从browser-use 出发,品 Agent 实现
本文作者以学习总结视角,从browser - use出发解析Agent实现。介绍LLM不同阶段,阐述Agent记忆、规划、工具等要素,通过对话演示和源码分析展示运行机制,还探讨MCP集成和Coze space应用模式。
揭秘LLM“思考”之谜:推理即“梯度下降”,元学习框架解构训练过程,还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架,从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性,还对比不同训练策略,指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
Claude 上线隐形水印
从上周起,Anthropic 在 Claude 模型所有文本输出中嵌入隐形水印。该水印在文本生成时织入文字,复制粘贴也保留,编辑修改可能仍在。标记机制分文本水印和文件元数据两层,全球生效。
大厂的AI不限量补贴终会结束!Hermes Agent作者:开源框架真正的狠招是把Claude对Anthropic的忠诚抢过来
科技创作者 Peter Yang 对话 Hermes Agent 作者之一 Karan Malhotra,探讨 Hermes Agent 与其他产品的差异、模型谄媚问题、开源意义等。Karan 指出其独特自我改进系统与专注用户需求特点,还提及让模型更贴合用户的方法。
AI 太烧钱!微软选择「倒戈」DeepSeek
微软宣布Copilot Cowork全球上线并引入按使用量计费机制,还评估引入DeepSeek V4。Agent普及使AI成本问题凸显,微软进行系统性重构,构建质量保障体系,成本工程化能力成竞争新焦点。