Scaling Law没死!Gemini核心大佬爆料,谷歌已有颠覆性密钥
Scaling Law没死!Gemini核心大佬爆料,谷歌已有颠覆性密钥谷歌大模型将迎颠覆升级!Gemini负责人爆料:长上下文效率与长度双重突破在即,注意力机制迎来惊人发现。Scaling Law未死,正加速演变!
谷歌大模型将迎颠覆升级!Gemini负责人爆料:长上下文效率与长度双重突破在即,注意力机制迎来惊人发现。Scaling Law未死,正加速演变!
MiniMax 海螺视频团队「首次开源」了 VTP(Visual Tokenizer Pre-training)项目。他们同步发布了一篇相当硬核的论文,它最有意思的地方在于 3 个点:「重建做得越好,生成反而可能越差」,传统 VAE 的直觉是错的
压缩即智能,又有新进展!
智能体(Agent),即基于语言模型且具备推理、规划和行动能力的系统,正在成为现实世界 AI 应用的主导范式。
毫无疑问,Google最新推出的Gemini 3再次搅动了硅谷的AI格局。在OpenAI与Anthropic激战正酣之时,谷歌凭借其深厚的基建底蕴与全模态(Native Multimodal)路线,如今已从“追赶者”变成了“领跑者”。
在过去五年,AI领域一直被一条“铁律”所支配,Scaling Law(扩展定律)。它如同计算领域的摩尔定律一般,简单、粗暴、却魔力无穷:投入更多的数据、更多的参数、更多的算力,模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队,无论是开源巨头还是商业实验室,都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。
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。
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。
具身智能的Scaling Law正蓄势待发。
在自动驾驶领域,VLA 大模型正从学术前沿走向产业落地的 “深水区”。近日,特斯拉(Tesla)在 ICCV 的分享中,就将其面临的核心挑战之一公之于众 ——“监督稀疏”。