Bengio新论文刷新递归推理上限,并行轨迹碾压串行推理
Bengio新论文刷新递归推理上限,并行轨迹碾压串行推理现在,图灵奖得主 Yoshua Bengio 给出了一份全新的并行方案。他们提出了 GRAM(Generative Recursive reAsoning Models,生成式递归推理模型),把确定性的递归潜在推理变成了概率性的多轨迹计算。模型在潜在空间中进行随机递归推理,每一步都可以采样不同的方向,最终形成对解空间的多路径探索。
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现在,图灵奖得主 Yoshua Bengio 给出了一份全新的并行方案。他们提出了 GRAM(Generative Recursive reAsoning Models,生成式递归推理模型),把确定性的递归潜在推理变成了概率性的多轨迹计算。模型在潜在空间中进行随机递归推理,每一步都可以采样不同的方向,最终形成对解空间的多路径探索。
一个懂审美、更懂你的“AI闺蜜”。
在联邦学习中,如何同时兼顾模型性能、数据隐私和通信开销,是一个亟需解决的挑战。
LiberAI已于近期连续完成种子轮、天使轮及天使+轮融资,累计金额数亿元人民币,投资方包括真格基金、红杉中国、美团龙珠、顺为资本等一线机构。公司成立于2025年12月,CEO刘松铭是清华特等奖学金获得者,师从清华大学朱军教授,在ICML、NeurIPS等顶会发表多篇一作论文。
ber!这个五一假期,我也是真够忙的: 自拍、电影、追剧、街头采访、听音乐会,还抽空回老家结了次婚……
OpenAI 前 CTO Mira Murati 和前应用研究负责人翁荔(Lilian Weng)创立的 Thinking Machines Lab,也就是 TML,刚刚发布了一个叫「Interaction Models」的研究
随着大模型后训练(Post-training)技术的发展,强化学习(RL)在提升模型推理能力方面的表现备受瞩目。
AI再也不是“回合制”了。Thinking Machines Lab(以下简称TML)发布首个模型,让实时交互能力成为模型原生能力。联合创始人翁荔出镜演示。
Mira Murati 用一年半时间证明了「人机协作」不是一句口号。 5 月 11 日,Thinking Machines Lab 发布了一段研究预览视频,展示了他们所谓的「交互模型」(Interaction Model)。
近日,由香港科技大学 MMLab 及合作团队完成的研究工作「UniVidX: A Unified Multimodal Framework for Versatile Video Generation via Diffusion Priors」被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2026 正式接收。