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一边秀肌肉,一边设围墙,NVIDIA 发布 OmniVinci,性能碾压 Qwen2.5-Omni,却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大模型 OmniVinci,结合架构创新与合成数据流水线,训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一,却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证,引发“假开源”争议。
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AI太空竞赛?英伟达H100刚上天,谷歌Project Suncatcher也要将TPU送上天
11月2日英伟达将H100 GPU送入太空,谷歌宣布开展Project Suncatcher,2027年初发射原型卫星将TPU送上天。该项目利用太阳能卫星群,可扩展AI计算规模,谷歌还分享早期研究成果,不过仍面临工程挑战。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law!Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限,现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案,利用人类视频手部数据构建数据集,训练出VLA模型Being - H0,经实验验证效果良好。
SGLang Team:在 96 个 H100 GPU 上部署具有 PD 分解和大规模专家并行性的 DeepSeek
本文介绍 SGLang 团队在 96 个 H100 GPU 上部署 DeepSeek 的方法。利用 PD 分解和大规模专家并行性,SGLang 实现高吞吐量,成本低。博客探讨并行设计、优化方法,所有组件开源,也指出了当前局限与未来方向。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2:端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限,Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM,用约 1B tokens 微调,端到端吞吐量最高提升 2.5 倍,精度相当。
2025 上半年具身智能融资复盘:金额超 200 亿、头部收敛趋势明显、传统制造业巨头增多
2025上半年具身智能融资火热,截至7月16日融资事件130件,预估总融资超200亿。资本从大模型转向具身智能,且向头部企业聚拢,大厂与传统制造巨头积极投资,不过行业仍处早期,上市前景待察。
语音分离最全综述来了!清华等团队深度分析200+文章,系统解析「鸡尾酒会问题」研究
清华等多校及字节跳动研究者全面调研语音分离领域,撰写综述论文,分析200余篇代表性论文。从问题定义、学习范式、模型架构等多维度展开,还探讨评估指标、数据集等,指出未来挑战与探索方向。
让AI Agent自动接Issue、写代码、上线:我用200行代码搭了一个全自动开发流水线
文章介绍AI Agent驱动的全自动开发流水线,对比传统流程,指出开发者角色转变。列举开源工具,给出200行代码的最小实现,分析半自动与全自动差异及信任鸿沟,点明开发自动化趋势,还给出落地建议。
做出ChatGPT核心研究的人今天掀桌:大模型搞不定自动化,新架构提速200倍且输出免费
前OpenAI ChatGPT核心研究员Diogo Almeida,研发两年推出专为业务自动化设计的全新模型Jev,新架构速度比传统大模型提升最高200倍,输出免费,从底层根除类型错误与幻觉,成本远低于主流大模型,已开放早期预览申请。