对于 开发者 而言，FunctionGemma提供了一种低成本、高隐私的方案，将Agent能力集成到普通APP中，无需昂贵的服务器开销。它使得「语音控制一切」不再是巨头的专利，而是每个APP都能拥有的标准功能。

2.将上述语音信号作 -律非均匀量化编码与解码，并分别采取以下各种不同编解码方案 对编码范围内小信号或大信号都采用等量化级进行量化 ,因此小信号的“信号与量化噪声比”小 ,而大信号的“信号与量化噪声比”大 ,这对小信号来说是不利的。为了提高小 ...

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）作为谷歌在2019年推出的一项重要技术，奠定了编码器-解码器架构在大语言模型领域的基础。尽管近年来仅解码器模型的快速发展让编码器-解码器架构逐渐被边缘化，但谷歌仍然坚持在这一领域进行创新和优化。T5Gemma系列的首次发布是在今年7月，当时一口气推出了32个模型，虽然反响热烈，但似乎未能在大众心中留下深刻印象。

今年上半年，谷歌发布了开放模型 Gemma 3 系列，性能强大，反响热烈，衍生出许多基于 Gemma 3 系列模型的优秀工作。这次更新的 T5Gemma 2 模型正是其中之一。 同时，谷歌向社区发布了 270M–270M、1B–1B 以及 4B–4B ...

微信公众号“科创闵行”消息，北京时间12月19日，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）图像通信与网络工程研究所陈一彤课题组在新一代算力芯片领域取得重大突破，首次实现了支持大规模语义媒体生成模型的全光计算芯片，相关研究以“All-optica ...

微信公众号“科创闵行”消息，北京时间12月19日，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）图像通信与网络工程研究所陈一彤课题组在新一代算力芯片领域取得重大突破，首次实现了支持大规模语义媒体生成模型的全光计算芯片，相关研究以“All-optical synthesis chip for large-scale intelligent semantic vision generation”（大规 ...

1. 表面是 Next One，实则是 Next N 虽然 Pre-training 的 Loss 仅针对当前 Token 计算，但为了实现精准预测，模型的 Hidden States 必须隐含对后续内容的规划。这就像开车过弯，当下的操作虽只是转动方向盘，但大脑其实已经预判了未来几十米的轨迹。 从机制上看，推理 Next Two 时，历史的大部分 KV ...

作者：chrisccai如今我们已经习惯了大模型处理复杂问题时，先进行深度思考再给出精心编排条理清晰的答案、惊叹于Agent在处理复杂任务时经过规划、执行、观察、反思的一系列处理复杂任务的通用能力。 但我们是否思考过，这样的能力从何而来？它是否意味着机器真的能思考？AGI是否会在这样的范式中实现？

现在，这项研究背后更多细节被公开了！来自Karpathy与真正作者两年前的邮件往来，引起了很多讨论。 一作Dzmitry Bahdanau，当时是Bengio实验室的一位实习生，在实习只剩5周时灵光一现提出了一个简化方案，相当于实现了对角注意力。

随着国内开源大模型的爆发，AI赋能投研正成为资管行业关注的焦点。2025年5月《推动公募基金高质量发展行动方案》提出强化核心投研能力建设等要求，引导资管行业持续强化数字化资源投入，加快“平台式、一体化、多策略”的投研体系建设。南方基金权益研究部周期组 ...

不同于传统的视觉-语言模型（VLM）通过自回归方式生成 token，VL-JEPA 预测的是目标文本的连续嵌入（embedding）。通过在抽象的表征空间中学习，该模型能够专注于与任务相关的语义，同时忽略表层语言形式的多变性 。

AI这个圈子有一个很神奇的特点：就是复利性基本为零。 每次我看到类似「202X年，入行YYY方向还来得及吗？」的问题的时候，我都会想到这个特点。 原因其实很简单，我只从科研上举一些例子。比方说从2023年之后入行做生成的小伙伴，你大概率不用再去了解基于GAN的一些知识，因为就算你弄得很懂，对于diffusion ...