Meta推出REFRAG技术显著提升RAG性能-宝玉 Meta超级智能实验室发布了名为REFRAG（Make RAG Great Again）的检索增强生成（RAG）优化方案，旨在解决传统RAG速度慢、检索精度不高的问题，回应了“RAG已死”的行业担忧。该方案通过在检索时仅返回少量关键文本内容和大部分文本块的向量，将首次生成延迟缩短了30.85倍，并使上下文长度增加16倍，同时降低2-4倍的token使用量。这标志着对现有RAG技术的重大改进，使其在摘要、多轮对话和检索问答等场景下表现更优，且无精度损失，并可能引发模型间通信方式的变革。 Reddit官方推出AI问答功能以挖掘用户需求-宝玉 Reddit官方近期推出了一项AI问答功 …
阅读更多ChatGPT将放宽内容限制，支持个性化及成人内容-Sam Altman OpenAI首席执行官Sam Altman宣布，ChatGPT计划在未来几周内放宽内容限制，以提供更具人情味的个性化体验，使其更接近用户喜爱的4o版本。Altman表示，在成功缓解了严重的心理健康问题风险并开发出新工具后，公司认为可以安全地放松此前的严格限制。此外，到今年12月，随着年龄验证功能的全面上线，ChatGPT将对通过验证的成年用户进一步放宽限制，允许提供如情色内容（erotica）等。这一举措旨在“将成年用户视为成年人对待”，并满足用户对更具表达力、甚至使用表情包或朋友般交互方式的需求，前提是用户主动选择。 阿里云发布Qwen3-VL 4B和8B …
阅读更多AI范式转变：从通用LLM API到开源及专业化模型 - clem 🤗 Clement Delangue观察到AI领域正经历一场范式转变，重心正从对通用大型语言模型（LLM）API的痴迷，转向企业训练、优化和运行基于开源模型（特别是更小、更专业的模型）的趋势。近期验证性迹象包括：@karpathy发布了nanochat，简化了模型训练；@thinkymachines推出了微调产品；@vllm_project、@sgl_project、@PrimeIntellect、Loras和trl等工具日益普及；Hugging Face在90天内新增了100万个仓库，其中包含OpenAI的首批开源LLM。此外，NVIDIA最新发布的DGX …
阅读更多Nanonets 发布 Nanonets-OCR2：全新的 3B VLM 智能识别模型-merve Nanonets 近日推出了 Nanonets-OCR2，这是一款全新的 3B 视觉语言模型 (VLM)，专为光学字符识别 (OCR) 任务设计。该模型具备强大的功能，能够识别包括 LaTeX 方程式、表格、手写文字、图表在内的多种复杂内容，并支持多语言处理。此次发布显著提升了 OCR 的能力，使其在处理复杂文档理解任务时更加灵活和高效。 Google AI 中心在印度安得拉邦维沙卡帕特南启动-Demis Hassabis Google 在印度安得拉邦的维沙卡帕特南市设立并启动了其新的 AI 中心。印度总理纳伦德拉·莫迪对此多方面举 …
阅读更多以下是过去4小时全球AI领域的重要动态摘要： OpenAI大幅投资算力基础设施并自研芯片，计划到2033年将算力提升125倍-歸藏(guizang.ai) OpenAI正大举投入算力基础设施建设，并已开始自主研发芯片。公司宣布与博通合作，将部署10GW的AI加速器，其中芯片设计和系统均为OpenAI自研。据Greg（可能是Greg Brockman）解释，GPT模型正从实时推理向非交互式主动服务（如“Pulse”功能）发展，这需要巨大的算力。目前OpenAI拥有2GW算力，主要用于模型训练和研发。其宏伟目标是到2033年将算力提升至250GW，增长125倍，预计将消耗美国一半的能源。其自研ASIC芯片项目已进行18个月。 全球AI陪 …
阅读更多Meta发布SAM 3论文：实现通过概念进行图像分割 Meta发布了SAM 3（Segment Anything with Concepts）论文，在SAM 1和SAM 2的基础上，实现了对自然语言的语义理解，用户可通过口头描述（如“黄色校车”）批量识别并分割图像中符合概念的物体。这一突破解决了之前版本需要手动点击或画框的局限，大大提升了操作效率。其短期落地场景广泛，包括电商批量抠图、视频内容理解、工业质检、内容审核及数据标注提效等。在测试评分上，SAM 3表现显著，如LVIS基准上达到47.0 AP，超越现有最佳的38.5 AP，并在视频跟踪等任务上也有显著提升。 nanochat：由Karpathy开发的ChatGPT开源“教 …
阅读更多今日全球AI领域风起云涌，焦点集中于硬件层面的战略博弈与上层应用的持续爆发。OpenAI联手博通自研芯片，意图打破算力瓶颈，标志着AI巨头正加速垂直整合，从模型开发者转向全栈基础设施掌控者。与此同时，微软推出自研图像模型，英伟达则将AI超算能力下放至桌面级，并联合产业巨头构建更强大的生态护城河。从底层芯片到顶层应用，AI竞赛已进入“软硬一体”的深水区，算力所有权正成为定义未来十年行业格局的关键变量。 OpenAI携手博通自研AI芯片，部署10吉瓦级算力 OpenAI与博通宣布达成战略合作，将共同开发和部署一个规模高达10吉瓦的定制AI芯片及网络系统。根据协议，OpenAI将主导AI芯片设计，博通提供以太网等关键连接解决方案并协同开 …
阅读更多以下是过去四小时全球AI领域的主要动态： 斯坦福大学发布2025年“最恐怖”AI论文，聚焦AI对人类的影响-Emad Emad转发了Chris LaubAI的推文，指出斯坦福大学在2025年发布了一篇被形容为“最恐怖”的AI论文，其核心内容并非关于杀手机器人，而是关于AI对人类自身的影响。尽管具体细节尚未完全披露，但该论文似乎探讨了AI技术进步与人类社会、个体行为之间深层且可能令人不安的关联，预示着AI发展将带来深刻的社会变革和挑战。 Hugging Face成为AI领域的“GitHub”，Google是其最大下载组织-clem 🤗 Clement Delangue转发了关于Hugging Face的讨论，指出Hugging …
阅读更多全球AI动态概览 在过去的几个小时内，AI领域涌现出多项进展和重要讨论。技术更新方面，Google对其AI产品NotebookLM进行了升级，集成了Gemini模型以增强视频概述功能；同时，新的AI工具和连接器也相继发布，进一步拓展了AI的应用边界。在开源生态方面，知名研究员Andrej Karpathy发布了新的nanochat项目，展示了开源资源在模型训练和优化中的关键作用。此外，行业领导者也对AI代理的快速发展及其对就业和创业的深远影响表达了看法。 Google NotebookLM升级，融入Gemini图像生成能力 - Demis Hassabis Google正在对其NotebookLM的视频概述功能进行升级， …
阅读更多以下是过去4小时全球AI领域的最新动态： Andrej Karpathy 发布 nanochat：一个从零开始的极简 ChatGPT 克隆训练推理管线-Andrej Karpathy Andrej Karpathy 发布了其最新项目 nanochat，这是一个极简的、从零开始的全栈训练/推理管线，用于构建一个简易的 ChatGPT 克隆。该项目代码量约8000行，涵盖了从 Tokenizer 训练、FineWeb 上的 Transformer LLM 预训练、SmolTalk 上的 用户-助手对话中训、SFT（监督微调），到 RLHF（通过“GRPO”进行强化学习）的全过程。用户只需在一台云 GPU 设备上运行一个脚本，最快在 4小 …
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