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天啦噜,搞大模型的实在太疯狂了。
这几天,我的小红书被一个港科的项目刷屏了。它叫 aivilization,一个住着两万多个 AI 的小镇。
这几天,一篇关于向量嵌入(Vector Embeddings)局限性的论文在 AlphaXiv 上爆火,热度飙升到了近 9000。
两个多月前,Meta豪掷143亿美元收购Scale AI 49%的股份。
在这场以大型语言模型(LLM)为核心的 AI 浪潮中,苹果似乎一直保持着低调,很少出现在技术报道的前沿。尽管如此,时不时地,该公司也能拿出一些非常亮眼的研究成果,比如能在 iPhone 上直接运行的高效视觉语言模型 FastVLM。
AI 也要「考古」式科研?
全球三大高翻院之一,蒙特雷国际研究学院(MIIS)官宣,2026年7月正式停招研究生。生源不足、财务问题之下,许多人还将矛头指向了AI。如今,机翻精度高、又快又准,突然理解,什么是时代的眼泪了。
AI 产品经理,和我们所熟知的 PC、App 时代的产品经理完全不一样。
大语言模型通过 CoT 已具备强大的数学推理能力,而 Beam Search、DVTS 等测试时扩展(Test-Time Scaling, TTS)方法可通过分配额外计算资源进一步提升准确性。然而,现有方法存在两大关键缺陷:路径同质化(推理路径趋同)和中间结果利用不足(大量高质量推理分支被丢弃)。