让强化学习快如闪电:FlashRL一条命令实现极速Rollout,已全部开源
让强化学习快如闪电:FlashRL一条命令实现极速Rollout,已全部开源在今年三月份,清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO,即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization(解耦剪辑和动态采样策略优化)。
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在今年三月份,清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO,即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization(解耦剪辑和动态采样策略优化)。
近年来,扩散模型在图像与视频合成领域展现出前所未有的生成能力,为人脸生成与编辑技术按下了加速键。特别是一张静态人脸驱动任意表情、姿态乃至光照的梦想,正在走向大众工具箱,并在三大场景展现巨大潜力
全球AI军备竞赛烧掉3000亿美元,但真正在防止「终结者」的科学家,竟不足千人!Anthropic核心成员Benjamin Mann揭秘:当人形机器人觉醒,缺的只是一个「大脑」——而这一天,最早可能在2028年到来。
蛋白质模型的GPT时刻来了! 清华大学智能产业研究院(AIR)周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室发布了AMix-1: 首次以Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Scaling的系统化方法论来构建蛋白质基座模型。
华南理工大学计算机学院AI安全团队长期深耕于人工智能安全,近期联合约翰霍普金斯大学和加州大学圣地亚戈分校聚焦于联邦学习中防范恶意投毒攻击,产出工作连续发表于AI顶刊TPAMI 2025和网络安全顶刊TIFS 2025。
最近,Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究,他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net,其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization,从而自动发现和操作有意义的数据单元。
近日,北京大学王选计算机研究所周嘉欢团队在人工智能重要国际期刊 IEEE TPAMI 发布了一项最新的研究成果:LSTKC++ 。
但在当今的深度 Transformer LLMs 中仍有其局限性,限制了信息在跨层间的高效传递。 彩云科技与北京邮电大学近期联合提出了一个简单有效的残差连接替代:多路动态稠密连接(MUltiway Dynamic Dense (MUDD) connection),大幅度提高了 Transformer 跨层信息传递的效率。
MetaMind是一个多智能体框架,专门解决大语言模型在社交认知方面的根本缺陷。传统的 LLM 常常难以应对现实世界中人际沟通中固有的模糊性和间接性,无法理解未说出口的意图、隐含的情绪或文化敏感线索。MetaMind首次使LLMs在关键心理理论(ToM)任务上达到人类水平表现。
在沙特阿拉伯哈撒地区,一间看似普通的诊所正悄然掀起一场医疗革命:患者缓缓步入诊室,迎接他们的并非传统印象里身着白大褂、神情专注的医生,而是一位 “AI 医生”。