随着 MiniMax M2.5 的发布并在社区引发热烈反响，很高兴能借此机会，分享在模型训练背后关于 Agent RL 系统的一些思考。 在大规模、复杂的真实世界场景中跑 RL 时，始终面临一个核心难
CUDA 代码的性能对于当今的模型训练与推理至关重要，然而手动编写优化 CUDA Kernel 需要很高的知识门槛和时间成本。与此同时，近年来 LLM 在 Code 领域获得了诸多成功。
自 Sora 亮相以来，AI 视频的真实感突飞猛进，但可控性仍是瓶颈：模型像才华横溢却随性的摄影师，难以精准执行 “导演指令”。我们能否让 AI 做到： 仅凭一张静态照片，就能 “脑补” 出整个 3D
近来，由AI生成的视频片段以前所未有的视觉冲击力席卷了整个互联网，视频生成模型创造出了许多令人惊叹的、几乎与现实无异的动态画面。
来自MIT Improbable AI Lab的研究者们最近发表了一篇题为《RL's Razor: Why Online Reinforcement Learning Forgets Less》的论文，系统性地回答了这个问题，他们不仅通过大量实验证实了这一现象，更进一步提出了一个简洁而深刻的解释，并将其命名为 “RL's Razor”（RL的剃刀）。
专门适用超大模型、带来2.18倍推理加速，最新投机采样训练框架开源！ SGLang团队联合美团搜推平台、Cloudsway.AI开源SpecForge。
学术综述论文在科学研究中发挥着至关重要的作用，特别是在研究文献快速增长的时代。传统的人工驱动综述写作需要研究者审阅大量文章，既耗时又难以跟上最新进展。而现有的自动化综述生成方法面临诸多挑战：
李飞飞空间智能创业公司World Labs，开源一项核心技术！
依稀记得十年前，我在上遥感概论专业课时，老师带我们用ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件做地物分类，每个人电脑上先发一段区域的遥感影像，进行人工判读和标注，比如把这个区域影像上的林地标注出来喂给模型，再用这个模型去识别另外一个区域影像中的林地，机器学习中典型的的有监督学习应用。
所谓灾难性遗忘，就是一个在原始任务上训练好的神经网络在训练完新任务后，在原始任务上的表现崩溃式的降低。
