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将 AI 注入 Java 应用程序
文章围绕将 AI 注入 Java 应用程序展开,以宇宙飞船租赁应用的聊天机器人为例,介绍如何用 LangChain4j 和 Quarkus 等 Java 框架与大语言模型(LLM)交互,还提及流式响应、结构化输出等功能及相关概念。
菲尔兹奖得主都栽了!Claude终结78年悬案,或成最重要AI数学成果
78年数学难题“六维球面上有无复结构”被哈佛数学家Levent Alpöge和Claude解决,他们绕开老路造出答案,还给出108页论证,数学家挑不出毛病。Alpöge在35天内三次用AI破难题,这次性质不同,是模型创造新对象。
最强开源机器人大脑!蚂蚁两万小时真机数据开启物理AI缩放定律
蚂蚁集团开源具身智能基座模型LingBot-VLA,用两万小时真机数据证明机器人学习有缩放定律且未达瓶颈。该模型优势显著,在多平台表现出色,团队还从数据、架构、工程等方面进行优化,并开源代码等加速行业探索。
具身智能的「Z 世代」,来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话,他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人,提出创新模型和算法;吴铭东专注真机强化学习;王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知,展现出年轻人的冲劲和思考。
估值7亿美元!OpenAI前高管杀进工厂,要给流水线装上AI大脑
2024年硅谷经历OpenAI高管离职潮,前首席研究官Bob McGrew联合创办Arda,将AI带入制造业工厂。Arda以7亿美元估值融资7000万,开发视频模型让机器人自主学习,统筹生产线的人与机器。不过,制造业引入AI面临挑战。
腾讯混元A13B用130亿参数达到千亿级效果,Flash Attention作者点赞
腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数,却能和千亿级大模型竞争,获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’,依托高质量预训练和结构化后训练,多方面表现突出且已全面开源。
人形机器人设计正在向仿真器低头!40年机器人从业老兵发出警告
人形机器人行业现怪象,为让仿真系统和强化学习更顺,一些有机械优势的结构因‘仿真麻烦’被排除。40多年经验的Scott Walter质疑设计变得‘S.T.U.P.P.I.D.’,指出仿真应服务设计而非主宰。
大厂CIO独家分享:AI如何重塑开发者未来十年
阿里云智能集团副总裁、CIO蒋林泉分享AI时代开发者发展。他指出不能用旧有标准评判价值,探讨技术贡献衡量、全栈工程师、提效顺序等问题,强调AI可助力学习和角色创新,还提及招人看重的能力和心性。
刚刚!北大校友Lilian Weng最新博客来了:Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算的研究进展,探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略,还提及多种提升生成质量的策略,如并行采样与序列修订,以及强化学习提升推理能力等内容。
新模型亦是新 Agent,Kimi-Researcher 超大量一手实测!
2025 年被称为“Agent 元年”,月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher,其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测,与 OpenAI 等对比,并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。