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在 Google Cloud TPUs 上使用 JAX 构建生产 AI
JAX 已成为在整个 AI 领域开发最先进基础模型的关键框架，而不仅限于 Google。领先的 LLM 提供商如……
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[Paper] 进化卓越：LLM-based Agents 的自动优化
基于大型语言模型（LLMs）的 Agentic AI 系统在自动化复杂工作流方面具有巨大的潜力，涵盖从软件开发到客户支持等领域。
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[Paper] Astra: 通用交互式世界模型与自回归去噪
最近在 diffusion transformers 方面的进展使视频生成模型能够从文本或图像生成高质量的视频片段。然而，world model...
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[Paper] 相同内容，不同答案：跨模态不一致性在 MLLMs 中
我们引入了两个新的基准 REST 和 REST+（Render-Equivalence Stress Tests），以实现对多模态大型模型中跨模态不一致性的系统评估。
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[Paper] OSMO：开源触觉手套用于人类到机器人技能转移
人类视频演示为学习机器人策略提供了丰富的训练数据，但仅靠视频无法捕捉对 mast... 至关重要的丰富接触信号。
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【论文】SAQ：稳定子感知量子纠错解码器
量子误差校正（QEC）解码面临着一个基本的准确性‑效率权衡。像最小权重完美匹配（MWPM）这样的经典方法表现出……
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[Paper] 开放聚合物挑战赛：赛后报告
机器学习（ML）为发现可持续聚合物材料提供了一条强有力的途径，但由于缺乏大规模、高质量的……，进展受限。
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[论文] 基于拓扑优化的无监督密度估计学习
Kernel density estimation 是机器学习、Bayesian inference、stochastic dynamics 和 signal processing 等众多算法的关键组成部分……
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[Paper] 重新审视大语言模型训练中下游指标的规模特性
虽然 Large Language Models (LLMs) 的 scaling laws 传统上侧重于 proxy metrics 如 pretraining loss，但预测 downstream task performance 一直是……
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[Paper] 朝向可信的检索增强生成与稀疏自编码器
检索增强生成（RAG）通过将输出基于检索到的证据进行 grounding，提升了大语言模型（LLMs）的事实性，但忠实性仍可能出现失败……
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[Paper] 无标签，无问题：使用多模态验证器训练视觉推理器
Visual reasoning 具有挑战性，需要精确的 object grounding 并理解复杂的 spatial relationships。现有方法分为两大类：...
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[Paper] 可解释的异常检测用于工业物联网数据流
工业维护正被 Internet of Things 和 edge computing 改造，产生连续的数据流，需要实时、适应性的决策……