大型语言模型（LLMs）拥有固定的知识，因为它们是在特定时间点进行训练的。软件工程实践发展迅速且经常变化，……

Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B - 任务：文本排序 - 参数…

Transformer 中的自注意力生成动态操作数，迫使传统的 Compute-in-Memory（CIM）加速器采用成本高昂的 non-volatile memory（NVM）……

TL;DR: 1min.AI https://zdcs.link/QrJgj1?pageview_type=Standard&template=article&module=content_body&element=offer&item=text-link&element_label=1min.AI&object_typ...

工业预测通常涉及多源异步信号和多输出目标，而部署则需要在预测…之间进行明确的权衡。

每个词的 Positional Encoding 在上一篇文章中，我们看到 Positional Encoding 是如何使用正弦和余弦波生成的。为了分配位置值……

Meta于周三宣布了Spark（https://about.fb.com/news/2026/04/introducing-muse-spark-meta-superintelligence-labs/），这是Muse系列的首个AI模型。

Meta于周三发布了一个名为Muse Spark的AI模型（https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-msl/），这标志着它向“彻底改革”的“第一步”迈进。

Muse Spark 是 Meta 在 AI 重启后推出的首个模型，基准测试显示其性能强大……

概述：Meta 在 Alexandr Wang 的领导下推出了 Muse Spark，这是其首个重要的 AI 模型。该模型在过去九个月中构建，定位……

Large Chunk Test-Time Training (LaCT) 已在长上下文 3D 重建中展示了强大的性能，但其完全可塑的推理时更新仍然脆弱……

Exact relevance certification 询问在坐标结构化决策问题中，哪些坐标是确定最优行动所必需的。可处理的 fa...

生成动作控制视频——在用户指定的动作驱动下，实现自由选择视点的物理上合理的场景动态——需要两种能力……

生成式人工智能（AI）的快速增长带来了前所未有的计算需求，导致能源足迹显著增加。

多元对齐已成为大型语言模型（LLMs）发展中的关键前沿，奖励模型（RMs）作为核心机制……

我们提出 TC‑AE，一种基于 ViT 的深度压缩 autoencoders 架构。现有方法通常通过增加 latent representations 的通道数来……

3D Gaussian Splatting（3DGS）已经彻底改变了快速新视角合成，但其基于不透明度的公式使得表面提取在根本上变得困难。U...

扩大机器人学习的规模可能需要包含丰富且长期交互的人类数据，且这些数据来源于真实环境。现有的收集此类数据的方法……

training data 的选择如何影响 AI model？这个问题对 interpretability、privacy 和 basic science 具有核心重要性。其核心在于……

在本文中，我们推导了在高维中心极限定理下，由异步 Q 产生的 Polyak‑Ruppert 平均迭代的收敛速率。

命题线性时序逻辑（LTL）是一种流行的形式化方法，用于指定软件、网络等的期望需求以及安全和隐私策略。

低资源语言对使用大型语言模型（LLMs）的机器翻译构成挑战，因为这些模型需要大量的训练数据。一个潜在的 w...

神经网络日益增长的复杂性阻碍了在资源受限设备上部署分布式机器学习。拆分学习（Split learning，SL）提供了一种…

在部署自主代理时的一个主要挑战是构建能够在不重新训练底层大型语言模型的情况下适应环境变化的系统。

多实例学习（MIL）是计算病理学中用于千兆像素全切片图像（WSI）分类的主导框架。然而，当前的MIL……

空间理解是人类水平智能的根本基石。然而，当前的研究主要集中在特定领域的数据……

先进堆的实时监督控制需要对全厂热工水力状态进行精确预测，包括物理传感器所在的位置……

在创立 Meta Superintelligence Labs 九个月后，扎克伯格准备亮出底牌 作者：Chance Townsend 头像：一名黑人男性 https://helios-i.masha...

关于人工智能（AI）在教育中的辩论常常将教学描绘为一种模块化和程序化的工作，且这种工作可以越来越多地被自动化或委派给……

GROMACS 是经典分子动力学（MD）的事实标准。AI 驱动的原子间势能的兴起，旨在通过 MD 实现接近量子水平的精度。

临床专业技能的提升不仅来自于获取医学知识，还来自于积累能够产生可复用诊断模式的经验。近期基于LLMs的 ...

AI 训练中的数据困境 如果你已经使用 LLMs 或 AI agents 有一段时间了，你可能已经在想这些工具在不久的将来将如何被训练……

介绍 在 Llama 4 受到冷淡反响之后，Meta 正在发布其新成立的 Superintellig... 所构建的新一代 AI 系统家族中的首个模型。

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随着大型语言模型（LLMs）越来越多地在敏感用户数据上进行训练，理解隐私在语言学习中的基本代价变得至关重要。

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随着大型语言模型（LLMs）从静态聊天机器人演变为自主代理，主要的漏洞面从最终输出转向中间……

每个现代 AI 系统内部都有一个奇怪的时刻，但几乎没有人看到它……在 AI 写出一句话、回答一个问题或给出建议之前，...

数据集 - 3,095 条标准化的 AI 响应，跨 43 个提示。- 每条响应由 32 维的 stylometric fingerprint 表示，包括 lexical richness、sentenc…

90天反思 我刚刚结束了在 OpenAI 的前 90 天，并有机会与我们数百位客户会面。让我最深刻的感受是……

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现代 recommendation models 的参数已增长至数万亿。随着 cluster 规模扩展到约 O(1k)，distributed training 的瓶颈从计算…

确保密文不可区分性是密码学安全的基础，但在实际实现和混合系统中经验性地验证这一属性……

AI 管道中的隐藏成本 如果你在使用 GPT 或 Claude 开发，可能已经经历过以下步骤： 1. 调用 API 2. 获得一个庞大的 JSON 响应 3. 将完整的响应发送回去……

上皮组织通过细胞之间的局部机械相互作用动态重塑，这一过程被 vertex models 很好地捕捉。然而，它们拥有众多可调参数……

Artificial intelligence 已经直接在轨道上的 satellite 上运行。大约 500 km 高空的 spacecraft 捕获了一张 airport 的图像，然后立即……

虽然传统的优化问题常常是孤立研究的，但如今许多现实世界的问题需要多个优化组件之间的相互依赖……

OpenAI 已经建立并持续加强防护措施，以防止我们的系统被滥用 https://openai.com/index/combating-online-child-sexual-exploitation-abus...