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DiT在数学和形式上是错的?谢赛宁回应:不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷,其FID过早稳定,可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计,如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应,强调做研究要基于实验,也指出DiT现存一些问题。
DeepMind AlphaProof 前负责人谈2025年IMO
前Google DeepMind AlphaProof项目联合负责人Rishi Mehta发布关于2025年IMO结果的分析。今年OpenAI和Google DeepMind双双宣布达到金牌水平,解法各有特点。Mehta预测前沿大语言模型明年或开箱即用获奖牌,未来6个月内或攻克非平凡开放数学问题。
全网首份「龙虾」安全部署指南来了!360出品
近日,开源AI智能体OpenClaw走红,多地出台扶持政策,部署成趋势。但它带来新安全挑战,工信部、信通院等已预警。360集团率先发布国内首份《OpenClaw安全部署与实践指南》,为政企和开发者提供安全参考。
AliSQL 向量技术解析(一):存储格式与算法实现
随着AI与大模型应用普及,向量存储与检索需求大增。AliSQL基于MySQL 8.0扩展向量处理能力,本文聚焦其向量索引,介绍存储格式、算法实现,如HNSW算法及插入、搜索等操作,还提及辅助表设计与DDL原子性。
VLM 实现 10%的精度提高,13.1倍加速!纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型(VLM)效率飞跃,在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理,设计秩分配策略,引入量化方案,经多模型评估,展现出低硬件成本、高精度优势。
甲小姐对话程路:做能源领域的“自动驾驶”|甲子光年
本文是甲小姐对话新奥能源程路,探讨能源领域“自动驾驶”。程路认为能源转型正当时,AI是关键。新奥泛能网构建数字能源运营系统,提出“能源领域的自动驾驶”分级概念,还介绍了数据处理、算法及落地应用等情况。
Agent产品,快者为王?Anthropic 和 Databrick CEO 对话解读
Anthropic和Databrick以「人工智能的未来:面向各领域的专用Agent」为主题举办线上峰会,两家公司CEO Dario Amodei和Ali Ghodsi对谈,分享Agent未来、相关合作等话题,还探讨数据价值、治理风险及AI应用迭代等问题。
Kimi新出的Agent集群,到底有多恐怖?
Kimi发布K2.5模型及Agent集群功能,将国产AI推向“组织智能”新高度。K2.5全能且开源,多项评测优于GPT - 5.2 - xhigh且成本低。Agent集群可按需协调子Agent,实现“角色涌现”与“3D编排”。
多智能体自主规划模式性能提升:五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践,剖析自主规划架构挑战,如工具调用延迟等。提出五大优化策略,像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等,还介绍创意加速器AI绘画创作功能,为多智能体规划模式提供借鉴。
对噢!为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢?
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题,本文提出RLCR方法,将概率校准融入RL训练目标,重构奖励函数,在多个数据集实验中显著降低校准误差,不损失准确性,为高风险场景AI部署奠基。