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产品应用7

揭秘 Uber 跨区域数据湖与灾难恢复机制:350PB 数据、数百万事件、单一系统

Uber构建的HiveSync是分片式批量复制系统,能让Hive和HDFS数据跨区域同步,每天处理数百万Hive事件。它基于Airbnb ReAir扩展,分离控制与数据平面,有复制和数据修复两组件,未来计划拓展到云端。

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算法论文7

SOTA大模型遇上加密数据评测:Qwen3未破10%,o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究

当前推理模型在基准测试中性能卓越,但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测,用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型,结果显示模型表现不佳,还分析了模型“犯难”原因。

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马斯克罕见低头:开源𝕏推荐算法,自嘲“很烂”不过未来月更

马斯克开源𝕏推荐算法系统,这是几乎全由AI模型驱动的系统。它基于Grok - 1同款Transformer架构,通过学习用户历史互动行为推荐内容。虽获社区称赞,但算法有缺陷,马斯克也承认‘很烂’,未来将月更。

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算法论文7

多模态大模型不会画辅助线?最新评估得分:o3仅25.8%,远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合

清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试,评估大模型视觉推理能力。结果显示,主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类,开源模型表现更差,暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。

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算法论文8

重写手机AI安全边界!首个MoAI攻防SoK,系统梳理三大安全支柱

墨尔本大学等联合发布论文指出,移动端AI硬件和模型发展使MoAI成重要范式,但带来安全风险。论文给出统一框架,拆解系统为四层,定义三大安全支柱,梳理攻击、防御图谱等,还提出开放问题与未来方向。

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产品应用8

大模型首次打破围棋思维「黑盒」,打通科学发现新路径!上海AI Lab发布新一代InternThinker

上海AI Lab发布新一代书生·思客(InternThinker),它是我国首个具围棋专业水平且能展示透明思维链的大模型。其得益于InternBootcamp训练环境,还在多任务混合训练中现‘涌现时刻’,背后有通专融合底层技术突破。

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苹果一口咬死AI不会思考!OpenAI前高管直接开怼:AGI已来,别再酸了

苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设,引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型,指出其有进步也有瓶颈,未来或需换思路,评估方式也待完善。

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OpenAI新模型,被曝秘密训练中!万字硬核长文直指o4核心秘密

SemiAnalysis爆料,OpenAI正训练规模介于GPT - 4.1和GPT - 4.5间的新模型,下一代推理模型o4基于GPT - 4.1训练。强化学习成推理模型进步功臣,但面临基础设施瓶颈,奖励函数难定等问题。

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算法论文8

ICML 2025 | 无需训练,即时对齐大模型偏好

上海人工智能实验室提出TPO方案,可让大模型在推理时快速对齐人类偏好,无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降,在多个基准数据集评测中表现出色,还提供“宽深结合”推理拓展策略。

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算法论文8

Monet:赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力

文章介绍了Monet模型,它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法,内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点,提出SFT+RL训练框架,构建数据集,经测试,Monet提升了视觉推理能力。

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