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清华刘洋团队论文:揭示为何 70B 的医疗模型,反而不如 8B 会问诊丨ILCR 2026
在医疗AI领域,模型静态评测与临床问诊能力存在断层。清华刘洋团队提出DOCTOR - R1,将临床问诊建模为POMDP,用强化学习训练。实验验证了其有效性,对医疗AI发展有深远启示。
Nvidia GPU深度解析
文章深度解析Nvidia的B30A(传闻)、HGX H20、H100、B200和B300(Ultra)五款GPU,从架构、性能、内存、封装工艺和应用场景等方面对比差异,助读者选合适GPU。
【CIKM'2026】CQ-SID:LLM生成式检索在手猫搜索召回中的探索与应用
文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战,提出CQ - SID等方法,经实验验证其效果佳,还介绍了线上实验成果,最后展望未来探索方向。
清华万引教授:万倍加速催化剂设计,AI突破DFT瓶颈!
清华大学王笑楠团队提出催化剂设计新基础模型SurFF,发表于Nature Computational Science。它无需昂贵实验或耗时DFT计算,实现对金属间化合物表面暴露与形貌的高效、高精度预测,计算速度提升10⁵倍。
Loop Engineering 实战:实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
文章分享 Loop Engineering 实战经验,指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式,阐述 Loop 原理、组件及落地实践,还提及范式迁移和踩坑教训。
视频生成Prompt何须仅是文字!字节&港中文发布Video-As-Prompt
AI视频生成中,依赖抽象语义控制的创作因缺乏统一条件表征而困难。字节与港中文团队提出Video - As - Prompt框架,引入‘视频参考’范式,实现抽象语义下可控视频生成范式统一,代码和数据集已开源。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法:LightThinker
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理时产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker,可动态压缩推理步骤,降低内存占用和计算成本。
李飞飞团队新作:DiT不训练直接改架构,模型深度减半,质量还提高了
本文介绍「嫁接」技术,可在小计算预算下编辑预训练 DiTs 探索新架构。不从头训练,替换算子创建混合架构,保持质量同时减少计算量。还通过实验展示该技术在构建高效架构和文生图模型中的效果。
3个月手搓Gamma架构,这个团队打造出了场景白盒化推理的“下一代内容OS”
AI应用从生成范式转向任务执行范式,Pi团队3个月手搓Gamma架构,打造出场景白盒化推理的“下一代内容OS”。Pi将AI生成与人的编辑能力结合,解决传统创作难题,实现创作全流程系统内闭环。
小白必读:到底什么是FP32、FP16、INT8?
文章介绍FP32、FP16、INT8等数字存储格式类型。指出它们是评估算力前提,不同格式在精度、范围、内存占用和计算速度上有差异,还提及多精度与混合精度计算,以及不同硬件对格式的支持情况。