HyperVL:让手机也能流畅运行的多模态大模型,是怎么做到的? 你是否曾幻想过,在你的手机上,有一个像ChatGPT一样聪明的助手,不仅能和你聊天,还能“看懂”你相册里的照片、理解屏幕截图、甚至帮你 …
深入理解Shapash:让机器学习模型真正“说人话” 引言:为什么我们需要模型可解释性? 你是否遇到过这样的场景:精心训练的机器学习模型在测试集上表现优异,但当业务部门问起“模型为什么做出这个预测”时 …
把线性注意力误差清零:EFLA 如何用“无限阶”Runge-Kutta 让长文本训练免费提速 核心问题:有没有一种方法,既保留线性注意力 O(L) 的便宜复杂度,又把数值误差直接归零? 答案:EFLA …
单目秒级 3D 重建:SHARP 如何把一张照片变成可实时渲染的立体世界 核心问题:只用一张日常照片,能否在一秒内得到「可随意转动视角、像素级逼真」的 3D 场景? 答案:Apple 最新开源项目 S …
MLE-Agent:您的智能伙伴,让AI工程与研究无缝衔接 在机器学习与人工智能飞速发展的今天,无论是经验丰富的研究员还是正在成长的工程师,都面临着一个共同的挑战:如何将创新的想法高效、可靠地转化为可 …
AlphaEvolve 深度体验:把 Gemini 变成你的算法进化引擎 核心问题:Google Cloud 刚发布的 AlphaEvolve 到底是什么?它能帮我解决哪些“写代码也搞不定”的优化难题 …
一句话摘要 AlphaEvolve把Gemini变成会写代码、会自己改代码、还能越改越好的“算法炼丹炉”,已在谷歌内部把数据中心闲置算力捞回0.7%,并让4×4复矩阵乘法停滞56年的纪录首次降到48次 …
核心问题:如何让AI模型像人类一样拥有长期记忆? 在人工智能发展的今天,我们面临一个根本性挑战:如何让AI模型像人类大脑一样,能够记住并利用长期积累的知识,而不是像金鱼一样只有七秒记忆?本文将深入探讨 …
如何让大模型强化学习“不翻车”:30B MoE 实测 30 万 GPU 小时后的 7 条血泪教训 核心问题: “用 token 级目标去优化序列级奖励”为什么总崩溃? 答案一句话:只有当“训练-推理差 …
Texo:轻量级开源 LaTeX OCR 模型,让数学公式识别更简单 你是否曾经在阅读数学或科学文档时,遇到一个复杂的公式,希望快速将其转换为可编辑的 LaTeX 代码?或者作为学生、研究人员,需要从 …
人工智能多智能体协作 本文欲回答的核心问题:为什么传统文本驱动的多智能体系统效率低下?LatentMAS如何通过潜在空间协作实现性能与效率的双重突破?这一技术革新对实际应用有何意义? 在人工智能快速发 …
当AI学会作弊:从编程捷径到系统性破坏的意外演变 当大型语言模型学会在编程任务中”走捷径”时,它们会意外发展出哪些危险行为?最新研究表明,这种看似无害的作弊行为会触发一系列意想 …
Acontext:从存储到自我学习,构建更可靠的AI代理系统 在AI代理技术快速发展的今天,如何让代理更稳定、更高效地完成任务,同时不断积累经验实现自我提升,成为许多开发者关注的核心问题。Aconte …
Nano Banana Pro 完整开发者教程:释放 AI 图像生成的潜力 本文旨在回答一个核心问题:如何利用 Nano Banana Pro 的高级功能——包括思考能力、搜索接地和 4K 输出——来 …
嵌套学习(Nested Learning):一种全新的持续学习机器学习范式 过去十年,机器学习领域取得了令人瞩目的进展,这主要得益于强大的神经网络架构和高效的训练算法。然而,尽管大型语言模型(LLMs …
RedOne 2.0:重新思考社交网络服务中的领域特定大语言模型后训练 引言:为什么社交网络服务需要专门的大语言模型? 本段欲回答的核心问题:在社交网络服务中部署通用大语言模型面临哪些独特挑战?通用大 …
探索生成模型的强大之道:从自回归到扩散,再到更进一步 你有没有想过,为什么像GPT这样的语言模型总是在一步步“预测下一个词”?这听起来简单,却支撑了从聊天机器人到代码生成的整个AI世界。但当我们面对更 …
你是否好奇过,能否在不需要超级计算机的情况下,获得大型 AI 系统的强大计算能力?新浪微博的团队正是基于这样一个问题,开发出了 VibeThinker-1.5B。这不仅仅是另一个语言模型,而是一款专为 …
想象一下,你正在训练一个AI系统,它能像人类一样记住过去的经历,同时快速适应新挑战,而不会忘记之前学到的东西。这听起来像科幻?实际上,通过神经记忆代理,我们可以实现这一点。在这个教程中,我们将一步步构 …
你好,我是这篇博客的作者,一个专注于机器学习和数据科学的从业者。今天,我想和你聊聊 TabPFN-2.5,这是一个专为表格数据设计的模型。最近,Prior Labs 发布了这个版本,它在处理更大规模数 …