
扩散LLM推理新范式:打破生成长度限制,实现动态自适应调节
扩散LLM推理新范式:打破生成长度限制,实现动态自适应调节随着 Gemini-Diffusion,Seed-Diffusion 等扩散大语言模型(DLLM)的发布,这一领域成为了工业界和学术界的热门方向。但是,当前 DLLM 存在着在推理时必须采用预设固定长度的限制,对于不同任务都需要专门调整才能达到最优效果。
随着 Gemini-Diffusion,Seed-Diffusion 等扩散大语言模型(DLLM)的发布,这一领域成为了工业界和学术界的热门方向。但是,当前 DLLM 存在着在推理时必须采用预设固定长度的限制,对于不同任务都需要专门调整才能达到最优效果。
当大模型把人类曾经的终极考题变成日常练习,AI的奔跑却悄悄瘸了腿—— 训练能力突飞猛进,验证答案的本事却成了拖后腿的短板。 为此,上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench。填补了Verifier领域没有建立验证->提升->验证的循环迭代体系的空白。
上上周我们一起测试了六款视频Agent, Agent们手里有一堆音频、视频、剪辑、生图等工具,由他们决定调用顺序成片
从“模型即服务”(MaaS)到“智能体即服务”(AaaS)的转变,标志着AI行业进入了新的发展阶段。我们不再满足于AI的“对话能力”,而是期望它能成为自主完成复杂任务的“全能机器人”。
不管我们如何评价ChatGPT,这个产品在人工智能历史上的地位,肯定是无法撼动的,就跟iPhone在智能手机发展史上的地位一样。但是从另一个角度来看,现在的智能手机,无论是苹果还是安卓,每个版本之间,也已经几乎没有跨越台阶式的进步了。
AI对话技术最初用于年轻人整蛊父母的声音克隆,但老年人主动用作“情感拐杖”缓解孤独,带来安全倾诉环境。心理咨询师警告AI可能导致即时反馈成瘾、替代真实关系,削弱现实冲突应对力,类似《her》电影困境;AI谄媚性模糊是非,影响判断力。技术初衷高效连接需求,却简化人际复杂本质。
行业中,各种尝试层出不穷,其实底层逻辑都要回答一个同样的问题——如何用更低的成本、更高的效率,为人们提供更好的健康服务。在全球兴起的跑步风潮下,2022年才上线的Runna,给出了自己教科书式的答案。
如果说2024年是Kimi和豆包的流量之战,那么2025年上半年,这场战争的主角轮到了夸克和元宝——夸克每个月的广告投放金额均破亿,最高投放出现在6月;元宝6月、7月投放金额均超10亿元。
美国四家科技巨头在AI领域资本开支远超中国,2024年1.7万亿人民币 vs 中国6300亿,2025年差距扩大至2.5万亿 vs 5000亿。中国公司优先分红回购,AI采用率低(15% vs 美国85%),技术债积累,网络效应加剧中美差距,中国大厂被边缘化。
备受 AI 圈关注的首届谷歌 Kaggle AI Chess 大赛(也即大模型国际象棋对抗赛)迎来了最终赢家。就在昨天,Grok 4 携手 OpenAI o3 进入了决赛。在机器之心的投票中,大家更倾向于 o3 战胜 Grok 4。