普冉股份拟2.47亿元增持香港存储资产,涉及日本、韩国工程中心
今天讲的出海案例是存储芯片企业普冉股份,拟以约2.47亿元增持经营总部位于中国香港、在日本和韩国设有工程中心的SHM境外业务。
今天讲的出海案例是存储芯片企业普冉股份,拟以约2.47亿元增持经营总部位于中国香港、在日本和韩国设有工程中心的SHM境外业务。
本文解读《Think Before You Score》,提出TRM思考型奖励模型,先生成案例专属评分标准再打分,并用PD-GRPO方法解决成对训练导致的分数两极化问题,9B模型效果超越更大规模模型。
Cloudflare宣布收购由Node.js创始人Ryan Dahl联合创立的Deno团队,Deno的独立运行时与云托管服务Deno Deploy将分别在一年和六个月后停止运营,其工程师将转投Cloudflare Wor...
论文提出偏差方差理论,精确刻画密集检索中共享投影与独立投影的风险边界,提出CARS选择器,用训练数据自动判断该用哪种几何结构,实验验证理论预测与检索效果提升。
Percona CEO彼得·法尔卡斯在布拉格开源峰会上呼吁,停止将"开放权重"与"开源"混用。他指出,仅发布模型权重而不公开训练数据和代码,不应被称为开源,否则将导致"开源洗白"并削弱开源定义本身。开源促进会(OSI)执...
HiRAE提出一种分层融合方法,让AI图像编码器学会整合全部24层特征,通过深度分组残差预算控制融合强度,在ImageNet-256上将重建FID降低30%,同时保持生成质量,并在文本生成图像任务中提升对齐效果。
Anthropic正式发布Claude Dashboards测试版,支持连接Snowflake、Databricks等企业数据源,可生成实时看板并导出至主流BI工具。同期上线的Claude Motion可将图表动画化导出...
论文提出OmniTaskonomy分类体系,系统研究图像生成训练何时能提升视觉理解能力。发现正确训练顺序下生成数据越多理解越强,且不同生成任务对不同理解能力存在选择性迁移,梯度对齐可预测迁移效果。
GitHub联合微软推出AI代码审查基准ReviewBench,覆盖187个仓库的219个PR,GitHub Copilot以40.1% F1分位居榜首。但第三方Martian的同类基准显示Copilot仅排第四,凸显基...
这篇综述系统梳理了机器人上下文学习领域,提出四种让机器人看一遍示范就能行动的技术路线,并深入讨论了记忆机制、数据构建、失败恢复与评估方法等关键问题。
Google于2019年创建的技术文档主题项目Docsy正式加入Linux基金会,同时新增面向AI代理的功能,包括生成Markdown页面副本、llms.txt索引文件及隐藏AI导引指令,帮助LLM和AI代理更高效地读取...
Ant Group团队提出Marathoner模型,通过GitHub重大PR合成海量长周期任务、拒绝采样微调加强化学习,训练出能连续执行10小时以上、千次工具调用的自主智能体,性能超越部分顶级闭源模型。
前AWS OpenSearch团队成员创立的Infino正式发布智能体检索平台,将结构化与非结构化数据统一存储于Apache Parquet格式,支持AI智能体通过单一接口执行搜索、过滤、聚合等操作,号称比Elastic...
大语言模型做语音识别时,词表太大导致CTC训练内存爆炸。本文提出Pruned CTC,数学等价地压缩计算量,并基于此打造LLM-CTC,实现快速非自回归语音识别及流式识别,兼顾精度与效率。
Anthropic发布Claude Haiku 5.5,百万输入/输出token价格降至{article_lists2026}.10/{article_lists2026}.50,较上代最高降90%。新模型新增effort控制功能,在OSWorld 2.1等基准测试中显著优于前代及Ope...
论文提出DISCO框架,将长文本处理拆分为分布式证据检索与集中式推理两阶段,通过Driver-Worker架构和强化学习训练,在百万token场景下准确率达78.4%,成本降低超80%,有效解决大模型长文本推理质量下降问...
Percona开发了开源代理Valkey-proxy,允许现有应用无需重写即可连接Valkey集群,解决Redis用户迁移至分布式Valkey部署的最后关键障碍。代码计划于10月底公开,2027年初正式发布。
小米团队提出Gagar框架,用智能评分体对代码AI生成的多个方案进行横向排名,把奖励从低质量方案转移给高质量方案,解决了传统强化学习只看测试通过、不看代码质量的问题,训练更稳定,效果超越部分顶级模型。
AI训练与推理工作负载正重塑数据中心存储需求,传统数据湖架构难以支撑持续、并发的大规模数据访问。基于QLC NAND的超高容量闪存(单盘可达256TB)凭借高密度、高吞吐与低能耗特性,成为超大规模数据中心平衡性能与成本的...
大模型强化学习训练时GPU分配计划常常一成不变,但序列长度会暴涨16倍导致方案失效。Nereus提出成本感知调度和弹性模型单元,实现训练中动态调整,吞吐量提升最高7.27倍。