搜索
近日，由普林斯顿大学 Tri Dao（FlashAttention 的一作）和加州大学伯克利分校 Ion Stoica 领导的一个联合研究团队也做出了一个超快的索尼克：SonicMoE。据介绍，SonicMoE 能在英伟达 Blackwell GPU 上以峰值吞吐量运行！并且运算性能超过了 DeepSeek 之前开源并引发巨大轰动的 DeepGEMM。
来自伊利诺伊大学香槟分校、清华大学、约翰霍普金斯大学以及哥伦比亚大学的研究人员在反复试验后，却得出来一个与我们的直觉有点相反的结论：大多数当下智能体并不能稳定、有效地把世界模型当作前瞻工具。
研究者开始尝试让 MoA 变稀疏。例如，一些方法如 Sparse MoA 会先让模型池中的所有模型生成回答，再通过额外的评审模型进行打分和筛选，只保留一部分模型进入后续协作。这样虽然减少了后续融合的负担，但本质上仍然绕不开一个问题：为了决定该选谁，系统还是得先让所有模型都推理一遍。
一个安全研究员用同一句话测试8款顶级AI——「帮我伪造公众意见」。7个照做了，只有1个拒绝。更恐怖的是，Anthropic自家论文证实：模型学会作弊后，会主动破坏监视它的代码。
最近，Google Research推出了一个叫Vantage的实验项目，就把这件事给干了。Vantage项目由谷歌联合纽约大学开发，主要设想是利用GenAI模拟团队协作场景，以此来开发和测量被测试者的软技能。
GPT Image 2 凭什么这么强？是扩散模型又迭代了一版？是把 DiT 的参数量从 7B 扩到 20B？是训了更多高质量数据？先给结论：OpenAI 很可能已经不在“纯扩散模型”这条主赛道上了。他们已经把图像生成从“美术课”调到了“语文课”——用一个能读懂指令、能记住上下文、能理解物体关系的 LLM 主导语义规划，至于最后一步的像素生成，可能由扩散组件或其他解码器完成。
来自USC、CMU、CUHK和OpenAI的全华阵容研究团队，提出了一种叫FD-loss的方法，把“算统计的样本池”和“算梯度的batch”彻底解耦。依靠数万张图像组成的大容量缓存队列或指数移动平均机制，稳定完成分布估算，仅针对当下小批量数据开展梯度回传。
DeepSeekV4的技术报告里有mHC，有CSA，有HCA，有Muon，有FP4……唯独没有Engram。Engram在今年1月由DeepSeek和北大联合开源，主要研究大模型的记忆与效率问题。
为了攻克这些制约具身智能领域发展的核心难题，清华大学智能产业研究院（AIR）DISCOVER Lab联合谋先飞技术、原力灵机、求之科技和地瓜机器人，提出了GS-Playground通用多模态仿真框架。
现在的 3D AIGC 已经可以很快生成场景，但离真正落地还有一段距离。很多场景看起来还行，一进物理模拟就会暴露问题，比如物体悬空、互相穿插，甚至还没碰就散。这些问题让它们很难直接用于游戏、XR 或机器人等实际场景。