第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力
新智元报道 编辑：LRST【新智元导读】InfLLM-V2是一种可高效处理长文本的稀疏注意力模型，仅需少量长文本数据即可训练，且性能接近传统稠密模型。通过动态切换短长文本处理模式，显著提升长上下
阅读全文泰勒·斯威夫特再次陷入 AI 风波，但这次粉丝「倒戈」了
屡遭 AI 伤害的泰勒·斯威夫特，最近却因 AI 被粉丝「围攻」了。起因是一场全球营销活动。为了宣传她的第十二张专辑《The Life of a Showgirl》，泰勒·斯威夫特（Taylor Sw
阅读全文拜托了，AI！帮忙解决「看病难、看病贵」吧｜对谈王国鑫：京东健康探索研究院首席科学家
让每个人都能获得均等的医疗服务水平。👦🏻 播客采访：Koji、Ronghui🥷 整理编辑：Starry🧑🎨 排版: NCon最近，美国多家 AI+医疗明星公司接连传来进展：OpenEvidence（
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如果你用过大型语言模型（LLMs）干点正经事，你肯定知道那种等待的煎熬。你输入一个问题，按下回车，然后……啥也没有。就一个转圈的光标在那晃，直到第一个词终于蹦出来。这种延迟叫“首次令牌时间”（time
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时令 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI又一个万亿参数级国产模型开源了！就在刚刚，蚂蚁正式发布百灵大模型的第一款旗舰模型——拥有万亿参数的通用语言模型Ling-1T。刚一登场，不仅超越开源模
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梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI黄仁勋出面回应竞争对手的大动作了。面对AMD拿出公司10%股权换取OpenAI订单的操作，老黄接连用了两次“惊讶”（surprised/suprisi
阅读全文备受Meta折磨，LeCun依旧猛发论文！新作：JEPAs不只学特征，还能精准感知数据密度
闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI备受Meta审核规定“折磨”，依旧猛发论文！表示可能要辞职的LeCun带着最新研究来了，仍然和三位FAIR同事合作。Yann LeCun团队新论文发现
阅读全文2025人工智能年度评选启动！3大维度5类奖项，正在寻找AI+时代领航者
组委会 发自 凹非寺量子位｜公众号 QbitAI为了让更多从业者感受智能浪潮的跃迁，也为了给予更多同行同路人掌声与鼓舞，我们将正式启动「2025人工智能年度榜单」评选报名。这是量子位人工智能年度榜单的
阅读全文Sam Altman自曝羡慕20岁辍学生，还直言美国难以复制微信这类“全能App”！
整理｜冬梅 当地时间 2025 年开发者日（DevDay 2025）上，OpenAI 再次震撼业界，推出了一系列重磅开发者更新，标志着其正在从一家模型公司向通用智能平台转型。此次大会，OpenAI 重
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作者 | 北航彭浩团队 基于扩散模型（Diffusion Model）的生成方法已显示出用于从离线强化学习 (offline Reinforcement Learning) 数据集建模轨迹的巨大潜力，
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策划 ｜QCon 全球软件开发大会 当研发进入 Agent 时代，提效只是开始，质变才是真正的未来。一场关于智能研发范式的深度对话，即将开启。扫码预约直播。直播介绍直播时间10 月 10 日 20:0
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钛媒体作者丨预见能源01在能源转型与科技革命交织的当下，一个看似普通的工业金属正悄然重塑全球经济版图。近日，高盛在其重磅研究报告《AI与国防将电网置于能源安全中心》中掷地有声地指出：铜将成为“新石油”
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嘿，大家好！这里是一个专注于前沿AI和智能体的频道~国庆各种新闻满天飞，大佬们都不过节的。。。今天快速梳理了一下所有的新闻，给家人们补补课。Anthropic、OpenAI、Google假期前后，御三
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我们已经可以认真讨论「零人公司」这件事了。2025 年 DevDay 现场，OpenAI CEO Sam Altman 在接受博主 Rowan Cheung 的采访时抛出了这个观点。语气轻松，但分量不
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蚂蚁的 Ling-1T 终于发了，大半夜的中文叫百灵，1T 参数，Instruct 版本、非推理、MoE架构HuggingFace：https://huggingface.co/inclusionAI
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作者｜董道力邮箱｜dongdaoli@pingwest.com人类和动物的差别在什么地方？这是一个很难回答的问题，但有三个特征是人类能成为“万物之灵”必不可少的。首先，是学会使用工具。当人类祖先第一次
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本文共同第一作者为李鸿宇（布朗大学博士生）和孙凌峰（Robotics and AI Institute 研究员，博士毕业于加州大学伯克利分校）。通讯作者付佳慧在 Robotics and AI Ins
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在多模态模型里，CLIP-style encoder 往往把视觉表征过早地拉近到文本空间：对于抽象层面的问答，如总结图片大致内容，这样的表征其实是没有什么问题的，但一旦追问与语言无强依赖的细节，模型就
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