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大语言模型（LLM）近年来凭借训练时扩展（train-time scaling）取得了显著性能提升。然而，随着模型规模和数据量的瓶颈显现，测试时扩展（test-time scaling）成为进一步释放潜力的新方向。
何恺明LeCun联手：Transformer不要归一化了，论文已入选CVPR2025。
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让机器人轻松学习复杂技能有新框架了！
大模型架构研究进展太快，数据却快要不够用了，其中问题数据又尤其缺乏。
「压缩即智能」。这并不是一个新想法，著名 AI 研究科学家、OpenAI 与 SSI 联合创始人 Ilya Sutskever 就曾表达过类似的观点。
当前，视觉语言模型（VLMs）的能力边界不断被突破，但大多数评测基准仍聚焦于复杂知识推理或专业场景。本文提出全新视角：如果一项能力对人类而言是 “无需思考” 的本能，但对 AI 却是巨大挑战，它是否才是 VLMs 亟待突破的核心瓶颈？
今年，CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程，其中2878篇被录用，最终录用率为22.1%。
Transformer架构迎来历史性突破！刚刚，何恺明LeCun、清华姚班刘壮联手，用9行代码砍掉了Transformer「标配」归一化层，创造了性能不减反增的奇迹。
「国产大模型 + 国产引擎 + 国产芯片」的完整技术闭环正在加速形成。