本文提出了一种轨迹级别 SE (3) 等变的扩散策略（ET-SEED），通过将等变表示学习和扩散策略结合，使机器人能够在极少的示范数据下高效学习复杂操作技能，并能够泛化到不同物体姿态和环境中。
刚刚，OpenAI被爆三类智能体定价！价格从每月2k美元到20k美元不等，用于自动化编码和博士级别的研究等任务。此前，美国国家实验室使用OpenAI的o1模型来解决了与核聚变相关的问题。
今夜，Manus发布之后，随之而来赶到战场的，是阿里。
2025 年 3 月 4 日，360 智脑开源了 Light-R1-32B 模型，以及全部训练数据、代码。仅需 12 台 H800 上 6 小时即可训练完成，从没有长思维链的 Qwen2.5-32B-Instruct 出发，仅使用 7 万条数学数据训练，得到 Light-R1-32B
播客录制和编辑平台 Podcastle ，如今也加入了 AI 文本转语音竞赛，发布了其名为 Asyncflow v1.0 的 AI 模型。同时，还将为开发者提供 API，使他们能够直接将文本转语音模型集成到自己的应用中。
据消息报道，Meta Platforms 准备发展并运行AI聊天机器人，以吸引Messenger 和 WhatsApp 等企业。作为拥挤市场中的新来者，Meta 将其商业 AI 聊天机器人定位为提供客户支持、信息和推荐，以促进销售的工具。
LLM一个突出的挑战是如何有效处理和理解长文本。就像下图所示，准确率会随着上下文长度显著下降，那么究竟应该怎样提升LLM对长文本理解的准确率呢？
回顾 AGI 的爆发，从最初的 pre-training (model/data) scaling，到 post-training (SFT/RLHF) scaling，再到 reasoning (RL) scaling，找到正确的 scaling 维度始终是问题的本质。
虽然 Qwen「天生」就会检查自己的答案并修正错误。但找到原理之后，我们也能让 Llama 学会自我改进。
国家网络安全通报中心昨天扔了个"炸弹"：大模型工具Ollama有安全漏洞！ 相信不少人用ollama来跑DeepSeek、Llama等模型，确实很方便。可通报里说，它默认开放的11434端口跟没锁的大门似的，谁都能进。今天就和你就说一下 这到底是怎么回事？顺便手把手教你几招，保住你的算力和隐私。
