汇绿生态马来西亚光模块工厂投产,年产能100万-150万支
今天讲的出海案例是汇绿生态,这家从园林业务切入光通信的公司,已在马来西亚投产年产能约100万-150万支的光模块工厂。
摩尔线程MDC 2026定档12月29-30日,10+新品重磅首秀
摩尔线程正式官宣:2026 MUSA开发者大会(MDC 2026)将于12月29-30日在北京举行。S6000智算卡与新一代“花港”架构的“庐山”系列等10余款新品将首秀,大会升级为26场论坛、3000㎡展区、4000+...
给AI当"长期工友",比给它出考题难多了
论文提出TerminalHorizon数据合成引擎,通过独立挑战发现任务设计缺陷并重建环境,再渐进式扩展需求,生成长达52.8轮交互的高质量训练轨迹,训练出的27B模型在12个基准上全面超越基座,并展现出更强的自主实验与...
GroundAnything:让AI看图定位快4.5倍还更准,秘诀是不再按顺序"读图"
XPeng团队提出GroundAnything,把视觉定位重新理解为并行证据提取而非顺序文字生成,用扩散模型实现4.51倍加速,精度仅降0.74个百分点,在30个基准测试中刷新同规模模型综合最佳成绩。
AgentSWE:当你把编程交给AI,它交出的那个"智能体"真的是你要的那个吗?
AgentSWE是一个检验编程智能体能否忠实造出用户真正需要的智能体的评测基准,涵盖创建、编辑、优化三阶段25个任务,发现当前模型普遍存在过拟合、空心运行时和虚假完工声明等失败模式。
大模型深度越堆越多,为什么反而学不动了?
论文提出MSAR,将残差连接升级为深度维度的多头注意力检索。通过多尺度因果卷积从序列上下文构造多个流,解决了深度信息稀释问题,在18B/28B MoE模型全部12项基准测试中超越标准残差、mHC、AttnRes,等损失算...
当机器人团队比单个机器人还笨:多智能体导航的协调难题
上海交大团队提出MAVLN基准,首次将多机器人导航建模为带依赖和资源约束的协调问题,并设计TRISS系统应对调度、共享记忆与冲突执行三大挑战,揭示当前方法成功率仍停留在个位数。
AI模型嘴上说"不思考",脑子里到底在干什么
牛津、斯坦福、清华团队研究发现,六大主流AI模型在"关闭思考"模式下依然会暴露显式推理,答案空间越开放现象越明显,论文称之为"思维惯性",并揭示了严格指令压制思考与准确率之间的权衡关系。
给三维重建找一副望远镜:T3lescope如何用一个模型拼出整座城市
T3lescope提出一种无需逐场景优化的生成式三维重建方法,用单一固定分辨率模型在推理时进行从粗到细的级联生成,实现从单物体到城市街区的任意分辨率高保真网格重建,性能超越现有生成式与前馈基线。
AI让大模型学会"换个角度看问题":SpatialASM如何补上空间推理的最后一块拼图
论文提出SpatialASM框架,通过训练时使用允许中心视角生成器模拟空间场景,让大型视觉语言模型学会主动规划观察视角并在脑中想象画面,在七个空间推理基准上实现全面提升,同时保持通用视觉能力几乎不受损失。
ARCS:当AI数据库助手遇上"模糊问题",它到底懂不懂你?
论文提出结构化消歧新范式,构建ARCS基准测试文本转SQL模型处理真实歧义问题的能力,发现即使最强模型gpt-6-sol准确率也仅51%,消歧是主要瓶颈,结构化方式比对话式更省力高效。
思科推出前沿AI红队测试与Agent Observability ,助力企业安全迈入智能体时代
AI Defense、Splunk 和 Cisco IQ 的创新能力,为安全与运营团队打造统一闭环,帮助企业发现风险、衡量价值并验证可信度。
relevance不等于applicability:手机智能助理为什么总在第一步之后就不中用了
论文指出手机智能助理依赖历史记录做个性化,但检索出来的相关历史只在任务开场有用,后续步骤和主动建议环节帮助有限。研究团队提出免训练框架ExpActivator,让每一步执行实时匹配适用的历史动作,建议环节按时间场景判断是...
人类的第六感:当AI在视觉智力测试里全军覆没
这篇研究提出了HSS基准,测试AI能否像人一样从图像视频中推断隐含信息。结果显示最强AI模型仅得53.6%,远低于人类93.1%,暴露出视觉直觉推理这一被忽视的能力短板。
给AI装一个"读心术":当机器开始猜测你在想什么
本文介绍了一种让AI学会推测对方隐藏信念和意图的心智模型框架,通过递归式信念建模和奖励联合训练,在社交互动、信念追踪、议价谈判等多个测试场景中显著提升了AI智能体的协作与博弈表现。
BudgetPix:给AI画图装一个"省电模式",天空少花钱,细节多花钱
BudgetPix让像素空间图像扩散模型学会按图像内容分配计算资源,天空少花token、细节多花token,实现推理时预算可调,低预算下质量依然稳定,远超现有token压缩基线方法。
混合专家模型的隐藏风险:当"分工"遇上"分配不均"
本文解读了DRMoET方法,一种让混合专家模型训练更稳健的分布鲁棒优化框架。它不只追求专家流量均衡,更关注专家在被错误路由选中时的实际表现,在746M和10.3B参数规模实验中均带来下游任务提升。
医生真实用AI的方式,和体检它的考题,完全对不上
纽约大学团队分析12.7万条医生对AI助手的真实提问,发现文书和查资料占近三分之二,诊断仅占3.7%,而58个主流医疗AI测评题库与真实用法重合度中位数仅31%,揭示评估体系与临床实际严重脱节。
至顶AI实验室硬核评测:AI视频自由抽卡,成本几乎为零?本地部署 MiniMax H3 实拍测试
至顶AI实验室使用联想 ThinkStation PGX 本地部署 MiniMax H3,完成了一条包含12个镜头、时长约30秒的科幻短片。














