谷歌开源RSI新成果!华人浓度爆表
谷歌开源RSI新成果!华人浓度爆表谷歌开源Harness²递归自我改进项目,使大模型无需修改权重即可自主优化外围脚手架,单步改进让GLM-5在WorkBuddy-Bench上提升11.5分。
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谷歌开源Harness²递归自我改进项目,使大模型无需修改权重即可自主优化外围脚手架,单步改进让GLM-5在WorkBuddy-Bench上提升11.5分。
大湾区大学许地生教授团队与上海AI实验室借助书生-S2科学基础模型证明Ghys猜想在复余维一情形下成立,北京大学董彬教授、刘若川院士团队随后完成形式化验证。
团队提出免训练评测方法RAVEL,通过带稳定项的PCA白化和局部图像块匹配提升视觉编码器评测准确性,在三个LLM上的平均Spearman相关系数达0.85,并开源210个MLLM权重。
英伟达开放Nemotron 3.5 Bolt模型权重,将740亿参数版本从约148GB压缩至22.1GB以支持笔记本本地Agent任务,搭载RTX Spark的联想、微软等笔记本也于10月16日全球发售。
厦门大学ASC Lab团队提出的FlowMAS获NeurIPS 2026录用,通过GFlowNet、好奇心驱动模块和信息引导优化模块自动生成多样且低成本的大模型多智能体工作流拓扑,并在六个基准实验中取得领先成绩。
香港科技大学周子杰团队与华为 2012 实验室理论部提出 BalanceRoute,通过建模与短期负载预测减少 MoE 模型解码的跨组同步等待,其已部署于 MathBot-Pie,并在 96 张昇腾 910C NPU 实验中使解码吞吐提升约 15%。
如今的大模型再聪明,输出内容也是一个字一个字往外蹦。有没有一种可能:真正的 AGI 不是这样?
机器人开始替人操心了。
具身智能公司辛苦训练的「机器人大脑」,要被 GPT、Claude、Gemini 抢饭碗了?
大语言模型的生成过程天然具有自回归特性,即模型基于已有上下文逐 token 预测并生成后续内容。随着模型规模不断增大,单步前向计算的开销也随之增加,使得自回归解码面临较高的推理延迟。