安爸-超级家庭
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AI进家庭

OpenAI 前首席科学家 Ilya 毕业演讲: AI 终将学会你能做的一切,我们该如何面对

Ilya 去哪了? 作为 OpenAI 联合创始人,Ilya Sutskever 一直是最靠近 AI 技术核心的人。如今他不再出现在 OpenAI 的发布会现场,而是选择重新开始。 过去一年,他创办了 Safe Superintelligence,目标是开发安全的超级智能系统,致力于创造一个既具有先进能力,又可控、透明并与人类目标一致的 AI 系统。 谈及过...

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Torchvista:仅用一行代码即可让 PyTorch 模型变得直观可视化

GitHub 上一个开源工具 Torchvista,仅用一行代码即可让 PyTorch 模型变得直观可视化,剖析完整的复杂模型结构。在 Jupyter、Colab 等笔记本中提供交互式图形界面,不仅能拖拽缩放查看模型结构,还支持点击节点查看参数详情。适合深度学习的开发者,用来学习或调试 PyTorch 模型,或者理解其复杂的网络结构。 参考文献: [1...

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无坐标时代来临!微软开源革命性GUI定位神器,注意力机制+多区域预测,适配任意屏幕!

在AI驱动的图形用户界面(GUI)交互领域,视觉定位一直是核心挑战。 传统方法依赖生成具体坐标(如x=100, y=200)来定位界面元素,但这种方式在复杂场景下往往受限于分辨率变化、布局差异等问题。 最近微软在GitHub上开源了一款突破性的面向GUI Agent的无坐标视觉定位工具:GUI-Actor。 通过创新的无坐标视觉定位方法,彻底颠覆了传统GU...

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Ragbits:为GenAI应用开发提供强大而灵活的构建模块

Ragbits:为GenAI应用开发提供强大而灵活的构建模块。核心价值:加速生成式AI应用的开发流程,提升开发效率。亮点:1. 支持100+种LLM模型,可随时切换;2. 处理20+种数据格式,包括PDF、HTML等;3. 提供实时性能监控与自动优化功能。 参考文献: [1] http://github.com/deepsense-ai/ragbits ...

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TTS.cpp:为跨平台设备提供实时开源文本到语音(TTS)解决方案

TTS.cpp:为跨平台设备提供实时开源文本到语音(TTS)解决方案。亮点:1. 支持多种模型,包括Parler TTS Mini和Large;2. 在MacOS上支持Metal加速,可实现近乎实时的语音生成;3. 提供量化功能,优化模型性能和内存占用。 参考文献: [1] http://github.com/mmwillet/TTS.cpp 知识...

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LangChain的Java版本

如果我们是使用 Java 语言开发的应用,想要集成 AI 功能,那么 LangChain4j 这个强大的框架值得一看。该框架专门为 Java 开发者设计,提供了统一 API 快速对接 15+ 个主流 LLM 提供商和向量数据库,如 OpenAI、Google、Anthropic、Pinecone、Milvus 等。 并且还包含了从提示模板到 RAG 应用的完...

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Meta正与Scale AI洽谈100亿美元投资

Meta正在与Scale AI洽谈一项超过100亿美元的投资。 这将是Facebook母公司Meta有史以来最大的一笔外部人工智能投资,也是私人公司有史以来最大的融资事件之一。 公开资料显示,Scale AI成立于2016年,由Alex Wang和Lucy Guo联合创立。 Alex Wang 是一名华裔,在加州大学伯克利分校获得了计算机科学学士学位。他...

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突发!特朗普派遣国民警卫队,镇压洛杉矶暴动

今天凌晨1点,彭博消息,特朗普不顾加州州长Gavin Newsom的反对,下令部署2000名国民警卫队,镇压洛杉矶移民抗议事件。 白宫在一份声明中表示,这一行动发生在该地区因美国大规模移民突袭行动引发为期两天的紧张抗议之后。特朗普指示美国北方司令部接管国民警卫队,并向该地区派遣 2000 名士兵,为期60天或由国防部长酌情决定。 美国加州州长Gavin ...

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小红书开源首个大模型,11万亿非合成训练数据

国内著名社交平台小红书,开源了首个大模型——dots.llm1。 dots.llm1是一个1420亿参数的专家混合模型(MoE),在推理过程中仅激活140亿参数,能保持高性能的同时大幅度降低训练和推理成本。 dots.llm1最大特色是使用了11.2万亿token的非合成高质量训练数据,这在现阶段的开源大模型中非常罕见,看来小红书也得益于自己庞大的语料库出手...

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大模型强化学习新突破——SPO新范式助力大模型推理能力提升!

当前,强化学习(RL)在提升大语言模型(LLM)推理能力方面展现出巨大潜力。DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。 然而,要实现有效的强化学习,需要解决一个根本性的挑战,即信用分配问题(credit assignment):在大语言模型的场景下,如何将整个序列(LLM...

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