RedStone是一个高效构建大规模指定领域数据的处理管道，通过优化数据处理流程，从Common Crawl中提取了RedStone-Web、RedStone-Code、RedStone-Math和RedStone-QA等数据集，在多项任务中超越了现有开源数据集，显著提升了模型性能。
刚刚，阶跃星辰联合吉利汽车集团，开源了两款多模态大模型！新模型共2款：全球范围内参数量最大的开源视频生成模型Step-Video-T2V行业内首款产品级开源语音交互大模型Step-Audio多模态卷王开始开源多模态模型，其中Step-Video-T2V采用的还是最为开放宽松的MIT开源协议，可任意编辑和商业应用。
尽管多模态大模型在通用视觉理解任务中表现出色，但不具备细粒度视觉识别能力，这极大制约了多模态大模型的应用与发展。针对这一问题，北京大学彭宇新教授团队系统地分析了多模态大模型在细粒度视觉识别上所需的 3 项能力：对象信息提取能力、类别知识储备能力、对象 - 类别对齐能力，发现了「视觉对象与细粒度子类别未对齐」
近年来，大语言模型（LLMs）取得了突破性进展，展现了诸如上下文学习、指令遵循、推理和多轮对话等能力。目前，普遍的观点认为其成功依赖于自回归模型的「next token prediction」范式。
今天，Meta 公布了两项重磅研究，他们联合认知科学和神经科学顶尖研究机构巴斯克认知、大脑和语言中心（BCBL），采用非侵入式方法利用 AI 解码大脑语言、并进一步理解人类大脑如何形成语言。这两项突破性的研究成果也使得高级机器智能（Advanced Machine Intelligence, AMI）更加接近实现。
苹果最新论文揭露，或许它们看起来不会像机器人，或许它们将无处不在！苹果放出来一个台灯机器人以做展示，火遍reddit、X等平台。
DeepSeek带火知识蒸馏，原作者现身爆料：原来一开始就不受待见。称得上是“蒸馏圣经”、由Hinton、Oriol Vinyals、Jeff Dean三位大佬合写的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》，当年被NeurIPS 2014拒收。
本文作者为北京邮电大学网络空间安全学院硕士研究生倪睿康，指导老师为肖达副教授。主要研究方向包括自然语言处理、模型可解释性。该工作为倪睿康在彩云科技实习期间完成。联系邮箱：ni@bupt.edu.cn, xiaoda99@bupt.edu.cn
自Perplexity官宣引入广告后，AI搜索再次成为关注焦点。而我们国内创业团队这边，也传来了新消息——Hika AI，一个仅由5人打造的AI搜索，上线不久竟能和国外当红顶流同台竞技了？！
春节假期未过半，DeepSeek 掀起的巨浪还在影响着所有和人工智能有关的领域。 今天一觉醒来， DeepSeek R1 模型已经正式加入 Azure AI Foundry 和 GitHub 模型目录，开发人员可以快速地进行实验、迭代，并将这款热门模型集成到他们的工作流程中。
