
字节Seed提出序贯策略优化方法,突破同传“质量-延迟”权衡问题
字节Seed提出序贯策略优化方法,突破同传“质量-延迟”权衡问题为此,香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队出手,提出了一种面向同声传译的序贯策略优化框架 (Sequential Policy Optimization for Simultaneous Machine Translation, SeqPO-SiMT)。
为此,香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队出手,提出了一种面向同声传译的序贯策略优化框架 (Sequential Policy Optimization for Simultaneous Machine Translation, SeqPO-SiMT)。
近日,Basecamp Research宣布推出生物序列数据库BaseData™,包含超过9.2万亿个Token的基因组数据以及98亿条经过严格筛选与校对的蛋白质序列,其中许多来自公司所发现的超过100万个新物种。
昨天深夜,月之暗面发布了开源代码模型Kimi-Dev-72B。这个模型在软件工程任务基准测试SWE-bench Verified上取得了60.4%的成绩,创下开源模型新纪录,超越了包括DeepSeek在内的多个竞争对手。
本文主要作者是 Bytedance Pico 北美高级研究员胡涛博士,近年来研究领域包括3D 重建与 4D 场景和视频生成,致力于得到一种最佳的物理世界表示模型。
最近Seedance 1.0 Pro风很大啊,看到我的博主朋友们都在玩,那作为一个至今没有被即梦灰度到首尾帧功能的冤种会员,今天就来玩玩PixVerse,aka 拍我AI吧!
深夜,沉寂已久的Kimi突然发布了新模型—— 开源代码模型Kimi-Dev,在SWE-bench Verified上以60.4%的成绩取得开源SOTA。
上周六,我受邀参加了由 TGO 鲲鹏会 举办的全球科技领导力大会(GTLC),回到了熟悉的深圳,做了一场题为《MCP 的发展与未来》的分享。
当前,Agentic RAG(Retrieval-Augmented Generation)正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中,搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面,部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离,另一方面,搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。
越通用,就越World Models。 我们知道,大模型技术爆发的原点可能在谷歌一篇名为《Attention is All You Need》的论文上。
AI在动画领域的应用正在受到越来越广泛的关注。 今年四月,日本电视台上线了有「首部AI动画」之名的番剧《双子姐妹》。紧随其后,讲谈社、东映动画等公司在月底宣布投资初创AI公司Preferred50亿日元,以支持动漫内容创作的技术开发。