搜索
过去几年，机器人操作领域几乎被一批新概念重新 “刷屏”。 LLM Planner、VLA、Diffusion Policy、Flow Matching、Latent Action、World Mode
随着开源模型能力不断提升，它们已经能够以极低的成本生成多个高质量候选方案，并进一步利用模型自身对这些结果进行验证、打分和筛选。斯坦福团队最新实验发现，使用 DeepSeek V4 Flash + LLM-as-a-Verifier 进行「自验证」，可以在 Terminal-Bench 2.1 上超越 Claude Fable 5，同时整体成本低约 11 倍。
面对大模型规模与硬件内存之间高达20倍的算力鸿沟，不重训的“1比特量化”如何把千亿参数的硅基大脑塞进微型设备？
原生 AI TechBio 公司寻明生科（ Aureka ）完成了 1 亿美元 B 系列融资。距离上一轮 A+ 轮融资，仅仅过去 4 个月。我们在用非常 LLM 的方式在做这个事情。寻明生科创始人兼 CEO 赵伟安博士打了比方，如果传统药物发现是在造油车，我们希望用特斯拉的方式把它重做一遍。
Microsoft 发布了 一个用于在 Azure Kubernetes 服务 上路由智能体流量的参考架构。它将这个问题分解为三个关键选择：由哪个模型响应调用、如何管理调用，以及由哪个 GPU 副本处理调用。
近日，浙江大学 OmniAI 团队在 《Show, Don’t Tell: Evaluating Spatial Cognition in Generative Pixels Rather Than LLM Text》 中提出 ProVisE，让图像生成模型直接在图中回答空间问题，并将视觉答案还原为原 benchmark 可以评分的结构化预测。
7 月初的时候，我照着 Karpathy 那套 LLM Wiki（简单说就是让 AI 帮你把资料编译成一个能长大的百科）搭了个本地知识库。
近日，米哈游创始人蔡浩宇久违地更新了自己的个人领英，新增了一条独立大模型+智能体开发者（Independent LLM+Agent Developer）的职业经历，时间从2026年7月开始，在新加坡混合办公。
BigMac 是原生多模场景下的流水并行训练新范式。它针对多模态大模型训练中计算效率与显存占用难以兼顾的问题，提出了依赖安全的嵌套流水线：以成熟的 LLM 流水线为主干，在不打乱 LLM 执行顺序的前提下，有序嵌入编码器和生成器计算，从而在不增加 LLM 流水线空泡、保持激活显存有界的同时，高效实现多模态流水训练。
就在最近，英伟达亲自下场，发布了一篇名为《AI Model Co-Design: Hardware-Friendly LLM Design》的技术博客。整篇文章洋洋洒洒，其实就想点醒行业一件事：别光顾着堆算力了，来看看你们是怎么把顶级显卡逼成“磨洋工”的吧。