
开源扩散大模型首次跑赢自回归!上交大联手UCSD推出D2F,吞吐量达LLaMA3的2.5倍
开源扩散大模型首次跑赢自回归!上交大联手UCSD推出D2F,吞吐量达LLaMA3的2.5倍在大语言模型(LLMs)领域,自回归(AR)范式长期占据主导地位,但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前,谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量,向业界展现了扩散大语言模型(dLLMs)在推理速度上的巨大潜力。
在大语言模型(LLMs)领域,自回归(AR)范式长期占据主导地位,但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前,谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量,向业界展现了扩散大语言模型(dLLMs)在推理速度上的巨大潜力。
我们需要「AI母亲」,而非「AI助手」!在Ai4 2025大会上,「AI教父」再次表达了他对AI安全的担忧。他警告说人类要继续控制AI是虚幻的希望,并提出与之相反的有趣视角:为AI建立「母性本能」。
在今年的 ACM KDD 2025 大会上,清华大学电子系团队联合中国移动发布了 UoMo,全球首个面向移动网络的通用流量预测模型。UoMo 能同时胜任短期预测、长期预测,甚至在没有历史数据的情况下生成全新区域的流量分布。
智东西8月17日报道,今天,世界人形机器人运动会医药场景药物分拣比赛决赛落下帷幕。从初赛到复赛,银河通用Galbot队全程零遥操作、完全自主运行,预赛、复赛及决赛均为第一,最终以10分22秒用时,336分的总赋分夺得本场赛事冠军。
真正的 AI 系统不是一个 Chat 窗口,而是一个智能的工作现场。 工具越多,效率反而越低?一项来自《哈佛商业评论》的调查显示,员工每天平均切换应用程序超过 1200 次,一年下来累计浪费的时间高达 5 个完整工作周,占全年总工作时间的 9%。
感谢 Moose 老师非常细致地分享了: 他从WAIC 大会现场观察了国内 AI 的最新动向——从大厂展区的大模型生态,到独立团队的创意产品,涵盖办公、教育、设计、视频等多个场景。通过这些案例,可以更清晰地看到 AI 在 2025 年的三种趋势:套壳的传统产品、短期的效率工具,以及真正有潜力的垂直平台与智能体(Agent)
Vibe Coding(Claude code、Cursor、Lovable) 把原本8周的开发周期压缩成2天 现在,同样20倍的加速在营销圈上演—— Vibe Marketing: 一个人➕n 个AI Agent和自动化工作流,几小时就能把营销想法落地了,杠杆效应大到离谱。
在机器人操作任务中,预测性策略近年来在具身人工智能领域引起了广泛关注,因为它能够利用预测状态来提升机器人的操作性能。然而,让世界模型预测机器人与物体交互的精确未来状态仍然是一个公认的挑战,尤其是生成高质量的像素级表示。
GPT-5是一个分水岭,终于学会了「推理」。联创Greg Brockman最新访谈畅谈了OpenAI AGI之路,未来AI可以做到边用边学,在超临界模式下推导出N阶后果。
自GPT-2以来,大模型的整体架构虽然未有大的变化,但从未停止演化的脚步。借OpenAI开源gpt-oss(120B/20B),Sebastian Raschka博士将我们带回硬核拆机现场,回溯了从GPT-2到gpt-oss的大模型演进之路,并将gpt-oss与Qwen3进行了详细对比。