36氪获悉，具身智能创业公司“自变量机器人（X Square Robot）”完成数亿元Pre-A++轮融资。本轮融资由光速光合与君联资本领投、北京机器人产业基金、神骐资本跟投。融资将用于下一代统一具身智能通用大模型的训练与场景落地。
首个FP4精度的大模型训练框架来了，来自微软研究院！
12月31日，上海高级别自动驾驶引领区数据采集车发车仪式在上海浦东举行，30辆全新的智己L6数据采集车盛装列队并集中发车。上海正谋划打造人工智能“模塑申城”，建设高级别自动驾驶引领区，按照“单车智能为基础，车路云协同为关键支撑”技术路线，持续推动上海智能网联汽车产业生态培育。
DeepSeek新版模型正式发布，技术大佬们都转疯了！ 延续便宜大碗特点的基础之上，DeepSeek V3发布即完全开源，直接用了53页论文把训练细节和盘托出的那种。
枢途科技（深圳）有限公司（以下简称「枢途科技」）近日完成数百万元天使轮融资，本轮由奇绩创坛投资，主要用于多模态大模型训练迭代、通用复合机器人结构升级等技术与产品的研发和交付。
只要改一行代码，就能让大模型训练效率提升至1.47倍。
网络智能体旨在让一切基于网络功能的任务自动发生。比如你告诉智能体你的预算，它可以帮你预订酒店。既拥有海量常识，又能做长期规划的大语言模型（LLM），自然成为了智能体常用的基础模块。
近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的研究取得了重大进展，并对各个领域产生了深远影响。然而，LLMs的卓越性能来源于海量数据的大规模训练，这导致LLMs的训练成本明显高于传统模型。
内存占用小，训练表现也要好……大模型训练成功实现二者兼得。 来自北理、北大和港中文MMLab的研究团队提出了一种满足低秩约束的大模型全秩训练框架——Fira，成功打破了传统低秩方法中内存占用与训练表现的“非此即彼”僵局。
最近，大模型训练遭恶意攻击事件已经刷屏了。就在刚刚，Anthropic也发布了一篇论文，探讨了前沿模型的巨大破坏力，他们发现：模型遇到危险任务时会隐藏真实能力，还会在代码库中巧妙地插入bug，躲过LLM和人类「检查官」的追踪！
