搜索
嘿，各位开发小伙伴，今天要给大家安利一个全新的开源项目 ——VLM-R1！它将 DeepSeek 的 R1 方法从纯文本领域成功迁移到了视觉语言领域，这意味着打开了对于多模态领域的想象空间！
在今年1月《Journal of Supercomputing》上开源的「开源类脑芯片」二代（Polaris 23）完整版本源代码，基于RISC-V架构，支持脉冲神经网络（SNN）和反向传播STDP。该芯片通过并行架构显著提升神经元和突触处理能力，带宽和能效大幅提升，MNIST数据集准确率达91%。
AI协作科学家在测试中提供了新颖的见解。
设定一个3D场景，你便可以用文字编织你的剧情。一句话，就能让两个人激烈争吵。来自北京航空航天大学、香港中文大学（深圳）、悉尼科技大学、中山大学等高校的研究者提出Sitcom-Crafter。成果已被ICLR 2025会议接收。
最初，查询扩展是为那些靠关键词匹配来判断相关性的搜索系统设计的，比如 tf-idf 或其他稀疏向量方案。这类方法有些天然的缺陷：词语稍微变个形式，像 "ran" 和 "running"，或者 "optimise" 和 "optimize"，都会影响匹配结果。虽然可以用语言预处理来解决一部分问题，但远远不够。技术术语、同义词和相关词就更难处理了。
在当今的 AI 领域，图灵奖得主 Yann LeCun 算是一个另类。即便眼见着自回归 LLM 的能力越来越强大，能解决的任务也越来越多，他也依然坚持自己的看法：自回归 LLM 没有光明的未来。
数字化时代，视频内容的创作与编辑需求日益增长。从电影制作到社交媒体，高质量的视频编辑技术成为了行业的核心竞争力之一。然而，视频重打光（video relighting）—— 即对视频中的光照条件进行调整和优化，一直是这一领域的技术瓶颈。传统的视频重打光方法面临着高昂的训练成本和数据稀缺的双重挑战，导致其难以广泛应用。
想象一下，一个放在手掌上的芯片，能解决当今地球上所有计算机加起来都无法解决的问题。
AI生成内容已深度渗透至生活的方方面面，从艺术创作到设计领域，再到信息传播与版权保护，其影响力无处不在。
CEO皮猜亲自站台，谷歌的最新研究狠狠火了——
仅需简单提示，满血版DeepSeek-R1美国数学邀请赛AIME分数再提高。
随着金融机构和专业人士越来越多地将大语言模型（LLMs）纳入其工作流程中，金融领域与人工智能社区之间依然存在显著障碍，包括专有数据和专业知识的壁垒。本文提出了 FinRobot，一种支持多个金融专业化人工智能智能体的新型开源 AI 智能体平台，每个代理均由 LLM 提供动力。
DeepSeek爆火甚至引发API低价内卷……
Llama都在用的RoPE（旋转位置嵌入）被扩展到视频领域，长视频理解和检索更强了。
游戏开发不仅需要生成新颖的内容，更需要在保持游戏世界一致性、多样性和用户修改持续性方面达到高度平衡。近日，一篇发表在Nature上的研究论文World and Human Action Models towards Gameplay Ideation揭示了如何利用生成式AI模型推动游戏玩法创意的生成。
OpenAI刚刚发布SWE-Lancer编码基准测试，直接让AI模型挑战真实外包任务！这些任务总价值高达100万美元。有趣的是，测试结果显示，Anthropic的Claude 3.5 Sonnet在「赚钱」能力上竟然超越了OpenAI自家的GPT-4o和o1模型。
谷歌研究人员提出了一种创新的token拍卖模型，通过「竞拍」的方式，让智能体在文本生成过程中进行出价，确保最终输出能满足各方利益，实现最佳效果。这一机制优化了广告、内容创作等领域的协作。
DeepSeek新注意力机制论文一出，再次引爆讨论热度。
全网首发！DeepSeek V3/R1满血版低成本监督微调秘籍来了，让高达6710亿参数AI巨兽释放最强性能。
过去一年，3D 生成技术迎来爆发式增长。在大场景生成领域，涌现出一批 “静态大场景生成” 工作，如 SemCity [1]、PDD [2]、XCube [3] 等。这些研究推动了 AI 利用扩散模型的强大学习能力来解构和创造物理世界的趋势。
“凡我无法创造的，我就无法真正理解。” -- 费曼
Transformer 架构在过去几年中通过注意力机制在多个领域（如计算机视觉、自然语言处理和长序列任务）中取得了非凡的成就。然而，其核心组件「自注意力机制」 的计算复杂度随输入 token 数量呈二次方增长，导致资源消耗巨大，难以扩展到更长的序列或更大的模型。
我们正见证一场静默的推理革命。传统AI训练如同盲人摸象，依赖碎片化文本拼凑认知图景，DeepSeek-AI团队的CODEI/O范式首次让机器真正"理解"了推理的本质——它将代码执行中蕴含的逻辑流，转化为可解释、可验证的思维链条，犹如为AI装上了解剖推理过程的显微镜。
RedStone是一个高效构建大规模指定领域数据的处理管道，通过优化数据处理流程，从Common Crawl中提取了RedStone-Web、RedStone-Code、RedStone-Math和RedStone-QA等数据集，在多项任务中超越了现有开源数据集，显著提升了模型性能。
强化学习训练数据越多，模型推理能力就越强？新研究提出LIM方法，揭示提升推理能力的关键在于优化数据质量，而不是数据规模。该方法在小模型上优势尽显。从此，强化学习Scaling Law可能要被改写了！
用扩散模型替代自回归，大模型的逆诅咒有解了!
国产AI几何模型性能达IMO金牌水平，打平谷歌DeepMind最新AlphaGeometry系列——
用代码训练大模型思考，其他方面的推理能力也能提升。
那么，DeepSeek-R1 的 ARC-AGI 成绩如何呢？根据 ARC Prize 发布的报告，R1 在 ARC-AGI-1 上的表现还赶不上 OpenAI 的 o1 系列模型，更别说 o3 系列了。但 DeepSeek-R1 也有自己的特有优势：成本低。
Anthropic，公布了新的AI模型防护方法，在之后约48小时内，无人完全攻破新系统，将赏金提高到了最高2万美元。新方法真这么强？