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让推荐学会思考:用强化学习激活大模型的序列推理能力

文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力,如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列,用强化学习训练大模型理解序列关系,以预测用户下一个可能点击的资讯,并通过实验验证了该方法的可行性,还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。

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英伟达MIT出手!华人团队重磅开源,大模型推理内存暴降10倍

英伟达、MIT、浙大华人研究者联合推出TriAttention,核心是在pre - RoPE空间用Q/K三角集中度估计KV token重要性,保留关键部分。它使内存消耗降10倍,吞吐量提2.5倍,还提供vLLM集成和MLX实验性支持。

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国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」:MUSA合入SGLang主线

近日,摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」,分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系,代码合入主线,还在多方面取得成果,众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。

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“扁平+拓扑”双索引,85页PDF"秒级"推理,MMRag幻觉率骤降76%

多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景,现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成,但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案,解决多模态连接和跨页证据链接问题。

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面向长语音与声音克隆的全模态开源万能聊天机器人MGM-Omni

文章介绍了全模态开源聊天机器人MGM - Omni,它基于MiniGemini,支持多模态输入输出,具备长语音理解、生成、流式生成、零样本语音克隆等特性,还给出安装、使用方法,展示评估结果。

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Agentic Deep Research新范式,推理能力再突破,可信度增加,蚂蚁安全团队出品

尽管LLM能力提升,但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统,不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher,解决上述问题,实验效果良好。

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Hugging Face推出30亿参数模型SmolLM3,支持128k长上下文,训练等全链路开放。它在架构、数据混合策略等多方面优化,性能超Llama3.2 - 3B等,还公开双模式指令模型构建方案。

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ICCV 2025 | UniOcc: 自动驾驶占用预测与推理统一数据集及基准平台

来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc,融合多源数据,有体素级运动流标注等创新,提出免真值评估指标,支持协同预测,已开源,能推动自动驾驶迈向新阶段。

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华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式,推理效率超NV H100

华为发布60页重磅论文,提出下一代AI数据中心架构Huawei CloudMatrix及产品CloudMatrix384。它架构设计独特,性能高效准确灵活,打破算力、延迟和成本“不可能三角”,重新定义AI基础设施。

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