屠榜开源大模型的MiniMax M2是怎样炼成的？为啥M1用了Linear Attention，到了M2又换成更传统的Full Attention了？ 面对现实任务，M2表现得非常扛打，在香港大学的AI-Trader模拟A股大赛中拿下了第一名，20天用10万本金赚了将近三千元。
我们被「黑箱」困住了！深度生成模型虽能创造逼真内容，但其内部运作机制如同「黑箱」，潜变量的意义难以捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，巧妙地将潜在变量转化为易懂解释，大幅提升模型解释质量与可靠性。
生成式 AI 正在重写 3D 内容的生产流程：从“DCC 工具 + 外包”的线性供给，演进到“资产规模化生成 + 管线可用”的指数供给模式。过去五年，技术范式经历了从实时体积渲染，NeRF，到Score Distillation，3D扩散的快速迭代；需求侧则由游戏与影视，向3D 打印、电商样机、数字人、教育培训、以及AR/VR等长尾场景外溢。
他们又推出了 Coral NPU，可用于构建在低功率设备上持续运行的 AI。具体来说，其可在可穿戴设备上运行小型 Transformer 模型和 LLM，并可通过 IREE 和 TFLM 编译器支持 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。
靠AI挖出了癌症潜在新疗法，AI医疗领域再添猛将。谷歌、耶鲁联手，给攻克冷肿瘤找到了新方法。
针对视觉 Transformer（ViT）因其固有 “低通滤波” 特性导致深度网络中细节信息丢失的问题，我们提出了一种即插即用、受电路理论启发的 频率动态注意力调制（FDAM）模块。它通过巧妙地 “反转” 注意力以生成高频补偿，并对特征频谱进行动态缩放，最终在几乎不增加计算成本的情况下，大幅提升了模型在分割、检测等密集预测任务上的性能，并取得了 SOTA 效果。
源于真实一线需求，Listen Labs聚焦传统定性调研低效痛点，以AI主持访谈、自动生成报告的方式，重构用户研究工作流。
AI蛋白设计进入新阶段！最近，字节跳动Seed团队多模态生物分子结构大模型（Protenix）项目组提出了一种可扩展的蛋白设计方法，叫做PXDesign。在实际测试中，PXDesign展现出极高的效率，24小时内即可生成数百个高质量的候选蛋白，生成效率较业界主流方法提升约10倍，并在多个靶点上实现了20%–73%的湿实验成功率，达到了当前领域的领先水平。
英伟达还能“猖狂”多久？——不出三年！ 实现AGI需要新的架构吗？——不用，Transformer足矣！ “近几年推理成本下降了100倍，未来还有望再降低10倍！” 这些“暴论”，出自Flash Attention的作者——Tri Dao。
刚发V3.1“最终版”，DeepSeek最新模型又来了！DeepSeek-V3.2-Exp刚刚官宣上线，不仅引入了新的注意力机制——DeepSeek Sparse Attention。还开源了更高效的TileLang版本GPU算子！
