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微软携手清华、北大推出奖励推理模型：根据 AI 任务复杂性动态分配计算资源

微软携手清华、北大推出奖励推理模型：根据 AI 任务复杂性动态分配计算资源
微软研究院联合清华大学、北京大学组建团队，推出奖励推理模型（Reward Reasoning Models，RRMs），通过显式推理过程动态分配计算资源，提升复杂任务评估效果。
5/27/2025 2:17:41 PM
故渊
北大清华等联合发布 LLaVA-o1：首个自发性视觉 AI 模型，推理计算 Scaling 新思路

北大清华等联合发布 LLaVA-o1：首个自发性视觉 AI 模型，推理计算 Scaling 新思路
由北京大学、清华大学、鹏城实验室、阿里巴巴达摩院以及理海大学（Lehigh University）组成的研究团队，最新推出了 LLaVA-o1，这是首个具备自发性、类似于 GPT-o1 的系统性推理视觉语言模型。
11/19/2024 11:38:30 AM
故渊
加速量子化学计算，字节&北大团队量子蒙特卡罗研究新进展登Nature子刊

加速量子化学计算，字节&北大团队量子蒙特卡罗研究新进展登Nature子刊
编辑 | 萝卜皮基于神经网络的变分蒙特卡罗（NN-VMC）已成为一种有前途、有潜力的从头计算量子化学的尖端技术。然而，现有方法的高计算成本，阻碍了它们在现实化学问题中的应用。字节跳动与北京大学团队介绍了 NN-VMC 的最新研究进展，它实现了显著的加速率，从而极大地将 NN-VMC 的适用性扩展到更大的系统。该团队的关键设计是一个名为 Forward Laplacian 的计算框架，它通过有效的前向传播（forward）过程来计算与神经网络相关的 Laplacian（这是 NN-VMC 的瓶颈）。然后，研究人员证明
2/27/2024 3:55:00 PM
ScienceAI
BAAI、北大&港中文团队提出 SegVol：通用且可交互的医学体素分割模型

BAAI、北大&港中文团队提出 SegVol：通用且可交互的医学体素分割模型
编辑 | ScienceAI上周，北京智源人工智能研究院（BAAI）、北京大学和香港中文大学的研究团队开源了 SegVol 医学通用分割模型。与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同，SegVol 是第一个能够同时支持 box，point 和 text prompt 进行任意尺寸原分辨率的 3D 体素分割模型。作为一个便捷的通用分割工具，研究人员将 SegVol 代码和模型开源到 GitHub:BAAI-DCAI/SegVol，欢迎大家使用。目前开源的模型权重文件包括（1）使用 96k CTs 预训练 2
11/28/2023 2:20:00 PM
ScienceAI
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