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算法论文8

RL加持的3D生成时代来了!首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场

强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域,上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1,还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准,实验显示其性能优异。

机器之心
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这一夜,中国AI彻底翻身了:DeepSeek R1让全世界刮目相看 | 深度评测

作者深度测试新DeepSeek R1,发现其代码生成能力超Claude 3.7,虽编程全面性有不足,但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准,部分方面略胜,有自主学习推理能力,或改变中国AI历史。

AI产品黄叔
新闻资讯8

Karpathy 回应争议:RL 不是真的不行,Agent 还需要十年的预测其实很乐观

Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题,如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应,包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。

Founder Park
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vLLM PIECEWISE CUDA Graph 技术学习笔记

文章围绕vLLM PIECEWISE CUDA Graph技术展开,介绍了vLLM Compilation架构、分片编译技术、算子融合、集合通信融合、编译缓存、装饰器系统等内容,PIECEWISE技术让vLLM在prefill阶段性能提升。

GiantPandaLLM
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Claude 这个更新,让模型能力提升10%+!

Claude开放100万上下文长度更新,实际可用空间接近8倍提升。数据显示,上下文越长Claude与其他模型差距越大。API取消溢价,还更新图片/PDF上限、将Adaptive Thinking转正式版。

花叔
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LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记

本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景,其实现可概括为一种layout变换,还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项,效果受运行环境等因素影响。

GiantPandaLLM
算法论文7

The Batch: 939 |在推理阶段学习长上下文

大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢,研究人员提出TTT - E2E方法,通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中,还展示了其运作方式、测试结果等。

DeeplearningAI
产品应用8

Strix AI驱动的漏洞动态验证能力分析

传统SAST工具只能发现‘可能有问题的代码’,无法确认漏洞是否可被利用,导致高误报率。Strix采用‘静态分析 + 动态验证’的混合模式,先定位可疑点,再对漏洞进行真实攻击验证,显著降低误报率。

AI与安全
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AI时代:判断力为何比技术能力更重要?

音乐家布莱恩·伊诺1995年指出计算机音序器把技术问题转为判断问题,如今AI时代这一洞察更凸显价值。技术壁垒消失,判断力成关键差异,未来职业将向战略判断转变。

宝玉AI
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作业帮基础观测能力之一监控体系实践

本文介绍作业帮监控体系实践。其监控体系随云原生成长,支持全集群监控。构建时选 Prometheus 采集、VictoriaMetrics 存储,还从多维度采集指标,用自研代理降成本、治理指标,让系统更贴合研发。

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