超越TurboQuant!KV Cache压到真2-bit,长上下文推理又快又稳
超越 TurboQuant, 内存有救了!最新论文 OSCAR:Offline Spectral Covariance-Aware Rotation for 2-bit KV Cache Quanti
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阅读全文把 Designer 与 Executor 放进同一个训练闭环,让基座模型真正学会何时协作、如何协作。本文介绍的研究是 MetaAgent-X,作者团队来自 Oregon State Universi
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阅读全文5 月 25 日至 29 日,面壁智能与 OpenBMB 联合举办「端侧大模型开源周」,每天解锁一个端侧大模型的杀手锏。端侧大模型的顶峰,不只在冰山一角,而在整座冰山。今天是开源周的第五弹:Ultra
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阅读全文偏微分方程(Partial Differential Equations,PDEs)是描述流体、扩散、反应、传热等物理过程的基础语言。然而,在真实科学计算和工程仿真中,高保真数值求解往往需要巨大的计算
阅读全文影响因子为 0 的 Rubbish, 被 Nature 推到了聚光灯下。一张失败的生物实验图,最近把中国科研人的精神状态送上了 Nature。主角不是新技术,也不是重磅论文,而是一本影响因子为 0 的
阅读全文自主导航技术的应用涵盖自驾汽车、无人机、航天、甚至于药物递送等多个交叉领域。这些应用均需要硬件与软件技术的同时发展去实现,例如传感技术、数据传输和自适应人工智能等。自主导航系统必须针对个别场景带来的挑
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阅读全文10M 参数跑到数独 97%,GRAM 把递归推理改成多轨迹采样。10M 参数,在大模型时代显得有些微不足道。但 Yoshua Bengio 团队与 KAIST、Mila、NYU 研究人员提出的 GR
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阅读全文当模型能力不再是唯一变量,Agent 的胜负开始落到执行环境、工具接口、上下文、验证与治理这一整套 Harness 上。很多 Agent 系统进入真实任务后暴露出的不稳定,已经很难只用模型能力不足来解
阅读全文点亮👆“☆”星标,不错过推送内容~CVPR(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)是计算机视觉和模式识别领域中顶
阅读全文大模型的强化学习必须依赖具体问题吗?中科院自动化所最新证实:去掉输入条件,直接对推理轨迹本身做边缘分布优化,配合负样本强化,仅 20 步即可大幅激发内生推理。现有大模型的推理强化学习,大多是在给定问题
阅读全文第六届计算机通信与人工智能国际会议(CCAI 2026)将于5月22日-24日在南京举办,会议聚焦“计算机通信、人工智能及其交叉学科”,汇聚多位院士与国际知名学者,设14 大特色专题论坛,共话前沿科研
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阅读全文上海 AI Lab 等团队用系统实验发现,SFT 并非天然不泛化,关键在于有没有训透。引言随着大语言模型后训练(Post-training)技术的飞速演进,强化学习(RL)在提升模型复杂推理能力方面的
阅读全文本文介绍的研究来自 CVPR 2026,作者团队来自小米大模型 Plus 团队与武汉大学计算机学院。武汉大学团队在视觉理解、多模态推理和情绪计算方面积累深厚,小米大模型 Plus 团队则在大模型训练、
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阅读全文不改模型架构和推理方式,只在预训练前半程调整 token 表示和预测目标,就让 10B-A1B MoE 跑出同等 loss 下最高 2.5 倍提速。标准 LLM 预训练里,每个训练 step 通常只处
阅读全文在新一代文生图模型中,语义如何“排列”,往往比语义“是什么”更重要。在过去的文生图安全研究中,主流方法大多围绕三个方向展开:通过微调模型参数(fine-tuning)、干预注意力分布(attentio
阅读全文文章概述:近日,浙江大学机械工程学院李樵风课题组联合西安光机所在Advanced Intelligent Systems上发表了题为NIRGB-GS: Near-Infrared Assisted L
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