终于不用为GPU算力发愁了，10块钱训练一个GPT！
终于不用为GPU算力发愁了，10块钱训练一个GPT！前不久写了一期卡神做的 nanochat ，听朋友说咱们国产早就有类似的开源项目了：miniMind 。
来自主题: AI技术研报
7193 点击 2025-11-19 17:14
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前不久写了一期卡神做的 nanochat ，听朋友说咱们国产早就有类似的开源项目了：miniMind 。
“开组会是一场巨大的精神霸凌。”
大家都知道，图像生成和去噪扩散模型是密不可分的。高质量的图像生成都通过扩散模型实现。
在过去两年，大语言模型 (LLM) + 外部工具的能力，已成为推动 AI 从 “会说” 走向 “会做” 的关键机制 —— 尤其在 API 调用、多轮任务规划、知识检索、代码执行等场景中，大模型要想精准调用工具，不仅要求模型本身具备推理能力，还需要借助海量高质量、针对性强的函数调用训练数据。
智能体自进化，阿里开源了新成果。
无需重新训练，也能一键恢复模型的安全意识了。
人类高级视觉皮层在个体间存在显著的功能差异，而构建大脑编码模型（brain encoding models）—— 即能够从视觉刺激（如图像）预测人脑神经响应的计算模型 —— 是理解人类视觉系统如何表征世界的关键。传统视觉编码模型通常需要为每个新被试采集大量数据（数千张图像对应的脑活动），成本高昂且难以推广。
无需额外训练即可适配预训练生成模型的编辑方法，凭借灵活、高效的特性，已成为视觉生成领域的研究热点。这类方法通过操控 Attention 机制（如 Prompt-to-Prompt、MasaCtrl）实现文本引导编辑，但当前技术存在两大核心痛点，严重限制其在复杂场景的应用
MiniMax，今年真猛。
在基础模型领域，模型规模与性能之间的缩放定律（Scaling Law）已被广泛验证，但模型增大也伴随着训练成本、存储需求和能耗的急剧上升。如何在控制参数量的前提下高效扩展模型，成为当前研究的关键挑战。
Claude 近期发布的 Skills 功能很火，不少开发者都在尝试、试用。
视频创作中，你是否曾希望复刻变成 Labubu 的特效，重现吉卜力风格化，跳出短视频平台爆火的同款舞蹈，或模仿复杂有趣的希区柯克运镜？
从浪漫订婚到失落痛哭，AI爱情正在撕开新的社会裂缝。在哈佛MIT，一项研究揭示：AI伴侣既能抚慰孤独，也可能让人陷入依赖。当《Her》变成现实，我们或许才刚刚面对真正的挑战。
近年来，以 Veo、Sora 为代表的视频生成模型展现出惊人的合成能力，能够生成高度逼真且时序连贯的动态画面。这类模型在视觉内容生成上的进步，表明其内部可能隐含了对世界结构与规律的理解。更令人关注的是，Google 的最新研究指出，诸如 Veo 3 等模型正在逐步显现出超越单纯合成的 “涌现特性”，包括感知、建模和推理等更高层次能力。
AI智能体正把医疗AI从「看片子」升级成会思考、能行动的「医生搭档」。研究人员发表的最新综述，用通俗语言拆解智能体如何读懂多模态数据、像专家一样规划决策，又能扮演医生、护士、健康管家等多重角色；同时提醒：越智能越危险，必须配套严格评估、隐私保护与伦理护栏，才敢让它走进真实诊疗。
本周，美国具身智能创业公司 Physical Intelligence（简称 PI 或 π）发布了旗下的最新机器人基础模型 π*0.6。PI 是一家总部位于旧金山的机器人与 AI 创业公司，其使命是将通用人工智能从数字世界带入物理世界：他们的首个机器人通用基础模型名为 π₀，让同一套软件控制多种物理平台执行各类任务。
AI Agent 在处理复杂任务时经常“掉链子”。你刚告诉它的信息，它很快就忘了。给它的工具越多，它反而越混乱。这不是个例。
是金山派来的猴子，复杂文档解析有救了！
今年 2 月，月之暗面提出了一种名为 MoBA 的注意力机制，即 Mixture of Block Attention，可以直译为「块注意力混合」。
如果多个大模型能读懂彼此的想法，会发生什么？
单Transformer搞定任意视图3D重建！
当我们谈论大型语言模型（LLM）的"强化学习"（RL）时，我们在谈论什么？从去年至今，RL可以说是当前AI领域最炙手可热的词汇。
为了同时解决知识的实时性和推理的复杂性这两大挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生。它与 RAG 的核心区别在于，Search Agent 能够通过与实时搜索引擎进行多轮交互来分解并执行复杂任务。这种能力在人物画像构建，偏好搜索等任务中至关重要，因为它能模拟人类专家进行深度、实时的资料挖掘。
基层医生的AI好助手来了！国产AI，更懂中国医生。
大家好，我是Jomy，是智跃Zleap的CEO，也是Zleap产品和技术的主要设计者。此前在报道中，我曾粗略介绍过Zleap产品背后的技术：一个能帮助CEO自动整理、总结海量企业内部信息的智能Agent。今天，我要正式为大家介绍驱动这个Agent的底层技术：SAG。
我们的大脑蕴藏着待解的进化密码，而AI的未来或许正系于此。
CUDA 代码的性能对于当今的模型训练与推理至关重要，然而手动编写优化 CUDA Kernel 需要很高的知识门槛和时间成本。与此同时，近年来 LLM 在 Code 领域获得了诸多成功。
中科大 LDS 实验室何向南、王翔团队与 Alpha Lab 张岸团队联合开源 MiniOneRec，推出生成式推荐首个完整的端到端开源框架，不仅在开源场景验证了生成式推荐 Scaling Law，还可轻量复现「OneRec」，为社区提供一站式的生成式推荐训练与研究平台。
离开Meta的大佬们，留下作品还在陆续发表，今天轮到田渊栋。
港大、港科大与西电团队登上Nature子刊，破解AI芯片核心难题。他们攻克存算一体架构中模数转换器（ADC）这个占能耗87%的「黑洞」，利用忆阻器可编程特性打造能自适应数据分布的「智能标尺」，使AI芯片功耗锐减57.2%，面积缩小30.7%，为下一代高效AI硬件系统开辟新路。