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用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型,扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升

扩散大语言模型发展迅猛,或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文,提出高效解码策略与强化学习训练组合,解决MDLM解码和训练问题,提升推理性能与效率。

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DeepSeek-R2尚未问世,微软小模型捡漏称王?6000样本炼出「数学作弊器」!

微软推出Phi-4推理模型系列,参数最多14B,能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型,且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。

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Qwen3-VL-Seg 深度解读:当多模态大模型学会"像素级精准手术",仅用0.4%参数碾压8B模型

文章深度解读阿里通义实验室发布的Qwen3-VL-Seg,它解决开放世界指代分割问题,用仅17M参数(占基础模型0.4%)在4B规模超越8B模型。介绍其原理、架构、数据、实验结果,还给出实战代码。

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罗福莉首个小米成果!开源具身大模型

正式入职小米不到10天,罗福莉作为核心作者的首篇论文出炉。MiMo团队提出并开源全球首个打通自驾与具身操作领域的跨具身基座模型MiMo - Embodied,在29个Benchmark上霸榜。

量子位
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AAAI 2026|AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」,像人类一样按题型高效刷题

在AI辅助Coding技术发展背景下,开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法,构建AP2O - Coder框架,借鉴人类学习模式,经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率,还适配通用模型

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交大&华为联手:AI智能体进化的五种关键能力

随着大型语言模型兴起,基于LLM的聊天机器人能完成多样语言任务。上海交通大学和华为团队提出分析框架,探讨LLM聊天机器人向AI智能体进化的五个关键维度、改进方法及未来发展方向。

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本地LLM万字救场指南来了!全网超全AI实测:4卡狂飙70B大模型

文章围绕本地大语言模型(LLM)展开,针对实用性和经济性问题,用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等,给出不同配置下性能指标及使用建议,还模拟真实场景测试。

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OpenClaw登顶GitHub,满天飞的智能体Skills要怎样设计?

OpenClaw 4 个月获 250K+ Star 登顶 GitHub。智能体 Skills 给大模型装上程序化记忆,研究者解构其概念,阐述设计模式、获取调度逻辑,也指出安全威胁,呼吁建立客观评价体系。

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最新发现!每参数3.6比特,语言模型最多能记住这么多

Meta、DeepMind等团队研究语言模型记忆容量,提出新方法估计模型对数据点的‘了解’程度,发现GPT系列模型约每个参数3.6比特,还提出模型容量等相关定律,激发社区多方面思考。

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数千大模型全跑「中国芯」!最后一公里已「焊」通

国产芯片运行大模型需额外适配,魔乐社区以开源模型推理适配协作模式破局。它推出‘模型推理适配协作计划’,联合多方力量,打通国产算力与大模型应用‘最后一公里’,还举办赛事激发创新活力。

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