在记忆调度与管理层，MemOS 提出了记忆调度的全新范式，支持基于上下文的 「下一场景预测」，可以在模型生成时提前加载潜在需要的记忆片段，显著降低响应延迟、提升推理效率。另外，我们也看到了一批关注 AI 记忆的创业公司的诞生，包括提出了 MemGPT 的 Letta AI、提出了 AI 的记忆操作系统 MemOS 的记忆张量（上海）科技有限公司以及我们前段时间报道过的提出了拥有一定的原生记忆能力的

针对这个问题一直以来，也有非常多的工作在探索加速扩散模型的方法。RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models 主要是针对图像修复(image inpainting)任务而提出的，它的做法其实与 SDEdit 的 editing with mask(如前面的 Algorithm 3)相似，输入除了参考图像以外还有

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/12286727实现跨模态指令跟随本开源项目由北京大学对齐小组开发并进行长期维护，团队专注于人工智能系统的安全交互与价值对齐，指导老师为北京大学人工智能研究院杨耀东助理教授。核心成员包括吉嘉铭、周嘉懿、邱天异、陈博远、王恺乐、洪东海、楼翰涛、王旭尧、陈文琦、张钊为、汪明志、钟伊凡等。团队就强化学习方法及大模型的后训练对

如图 3 所示，VITA 的整体训练流程包括三个阶段：LLM 指令微调、多模态对齐和多模态指令微调。

RTFS-Net的整体网络架构如下图1所示：图 1. RTFS-Net 的网络框架其中，RTFS 块（如图 2 所示）对声学维度（时间和频率）进行压缩和独立建模，在创建低复杂度子空间的同时尽量减少信息丢失。具体来说，RTFS 块采用了一种双路径架构，用于在时间和频率两个维度上对音频信号进行有效处理。通过这种方法，RTFS 块能够在减少计算复杂度的同时，保持对音频信号的高度敏感性和准确性。下面是 R

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft143/12064464o1带火的CoT到底行不行？新论文引发了论战OpenAI ο1 的诞生极大地提升了人们对 LLM 推理能力和思维链（CoT）的兴趣。一时之间，似乎思维链很快就会成为所有 LLM 的标配，但思维链并非万能，就连 OpenAI 自己也提到 o1 在某些任务上的表现并不比 GPT-4o 强，尤其是以语言

畅想一下，在人人都能够部署智能体的世界中，成功经验的数量会随着智能体个体任务执行不断累积，而用户也可以将这些经验在云端中、社区里进行分享。这些经验将促使智能体不断汲取能力，自我进化，逐渐达到完全自主。我们向这样的时代又迈进了一步。

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/13918448刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了学习大模型的优质博客又更新了！最近，北大校友、前 OpenAI 应用 AI 研究负责人 Lilian Weng 更新了一篇长长长长长长长博客《Why We Think》。文章回顾了近期在如何有效利用测试时计算（即「思考时间」）及其作用机制方面的研究进展，旨

这个基准会基于任务的一个个关键节点，也就是 “里程碑”，对在动态 GUI 环境中执行任务的 Agent 进行精确打分，避免了 “不是满分，就是零分” 的单一评判标准，并且覆盖了社交、影音、购物、旅行、外卖等多个领域的国产主流 App。光聪明还不够，反应慢也是硬伤。即使是提到的大多数面向消费者的 AI 功能，比如视觉智能和 iMessage、FaceTime 中的实时翻译，早在今年 6 月的 WWD

团队从数据的每个查询 x 中抽取开头词 w，然后构造相应的 SFT 数据对 (Q (w), x)，此外，团队还构造了一些负样本来帮助模型识别没有在训练中出现过的开头词，即对于没有在 D_1 中出现过的开头词 w’, 团队构造一条相应的拒绝回复 R (w’)，表明没有见过相应的训练数据，这类数据构成的数据对为 (Q (w’),R (w’))。该打分公式的主要思想是，模型拒绝回复的可能性越低，或者模型