谷歌DeepMind近日发布了Gemini Robotics On-Device，这是一种高效的本地机器人模型，具备通用灵巧性和快速任务适应能力。该技术突破意味着机器人设备可以在不依赖云端的情况下，实现更复杂的操作和更快的响应速度。...

在编程领域，时间是一个复杂而多维的概念，涉及从代码执行效率到系统架构设计的方方面面。Shan Rauf的文章《How to Think About Time in Programming》深入探讨了这一问题，引发了开发者社区的广泛讨论。文章指出，...

近日，SGLang宣布成功集成Transformers后端技术，这一重大进展使开发者能够将Hugging Face的模型API与SGLang的高吞吐量、低延迟引擎相结合。该集成不仅显著提升了模型推理效率，还为自然语言处理（NLP）领域的实时应...

一项突破性研究展示了小模型通过创新训练方法战胜巨型模型的可能。日本Sakana.AI团队开发的"教师模型"采用全新范式——这些模型不需要自行解决问题，而是被直接提供问题和正确答案，专注于生成清晰易懂的解决方案解释...

来自arXiv的最新研究论文提出SeLoRA（Spectral-efficient Low-Rank Adaptation）技术，通过将LoRA适配器重新参数化为稀疏谱子空间，在保持模型表达能力的前提下显著减少冗余参数。该技术在多模态任务测试中表现突出...

最新发表于arXiv的研究表明，通过在训练前随机剪除固定比例的权重参数，稀疏深度强化学习(DRL)网络展现出显著的参数效率优势。该方法不仅减少了模型复杂度，还成功规避了传统训练过程中常见的优化陷阱。这种一次性剪...

本文深入探讨了长上下文问答系统的评估方法，包括指标设计、数据集构建以及人工或大语言模型(LLM)评估技术。文章重点分析了该领域面临的四大核心挑战：信息过载问题、证据分散现象、多跳推理需求以及幻觉生成风险。...

强化学习（RL）作为一种让AI模型通过试错而非简单模仿人类示例进行学习的技术，正展现出其在复杂任务处理中的独特优势。最新行业动态显示，科技公司正在采用两种创新方法大幅扩展训练数据规模：一是利用AI模型相互评...