Holo3.1: 快速本地计算机使用代理
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引入 Mellum2: JetBrains 制作的12B型混合专家模型
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在PyTorch(第一部分)中进行剖析:一个Beginner的火炬指南. 剖析器
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谷歌推出零信任聚合私有分析技术，融合密码学与可信执行环境
谷歌研究团队发布新型私有分析方案，通过创新的单轮格密码聚合协议与可信执行环境（TEE）协同验证，实现无需信任单一实体的数据聚合，在保障用户数据始终驻留设备的前提下，获取群体级匿名洞察。
推荐理由：人工审核
正在塑造行业的物理人工智能研究。
已发表的突破性成果，不断推动技术前沿。
雷奇迷你完全进入本地
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Harness, Scaffold, 和AI代理术语 值得得到正确
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OlmoEarth v1.1:更有效的地球观测模型系统
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介绍Ettin Reranker家庭
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划桨 3.5: 使用变形器后端运行 OCR 和文档解析任务
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在衰老研究领域开辟新路径
Calico生命科学公司借助Co-Scientist，将分散的研究成果串联起来，为衰老研究发掘新的线索。
Granite 嵌入多种语言 R2: 开放 Apache 2.0 多语言嵌入32K背景——最佳子100M 检索质量
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在连续批量中解锁同步
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通过全球合作与开放资源，推动科学影响力
数据挖掘与建模
关键在于角度：你的照片，重新构图
生成式人工智能
面向更长时域的世界模型的基于梯度的规划
GRASP 是一种用于学习到的动力学模型（即“世界模型”）的新型基于梯度的规划器，它通过以下方式使长时域规划变得切实可行：(1) 将轨迹映射到虚拟状态空间，从而实现时间维度上的并行优化；(2) 直接在状态迭代中引入随机性以促进探索；(3) 重塑梯度，使动作能够获得清晰的信号，同时避免因高维视觉模型而导致的脆弱“状态输入”梯度问题。大型学习型世界模型正变得越来越强大，它们能够在高维视觉空间中预测未来观测序列，并以几年前难以想象的方式跨任务进行泛化。随着这些模型规模的扩大，它们逐渐呈现出从特定任务预测器向通用仿真器转变的趋势。然而，拥有强大的