Duan et al.
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使用机器学习和AlphaEvolve将矩阵乘法指数改进至 < 2.371177
研究人员将矩阵乘法指数（$\omega$）的上限提高到低于2.371177，超过了之前的2.371339的记录。这一进展是通过重新构建核心优化问题、开发一种新的基于机器学习的优化算法，并使用AlphaEvolve对其进行改进来实现的。该工作建立在现有的组合损失分析等方法之上，这些方法用于确定矩阵乘法的界限。
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Grassmannian Splatting 推进动态场景渲染，采用新颖时空图元
研究人员推出 Grassmannian splatting，一种用于渲染动态场景的新颖方法。该技术利用秩为 2 的时空曲面元（spacetime surfels），它们本质上是时空中均匀移动的二维圆盘。与之前对全秩时空协方差进行切片的方法不同，Grassmannian splatting 以时间为条件生成秩为 2 的曲面元，从而实现更高效且闭式的运动模型。该方法在 MonoDyGauBench 数据集上展示了显著更快的训练时间，速度比…
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Liquid AI 开源 Antidoom 以修复 AI 模型灾难循环 · 已追踪 2 个来源
Liquid AI 推出了 Antidoom，这是一种开源方法，旨在缓解 AI 推理模型中的“灾难循环”。此问题会导致模型反复输出相同文本，消耗上下文窗口，在面临复杂任务的小型模型中尤为普遍。Antidoom 专门针对并重新训练触发循环的初始 token，鼓励模型选择连贯的替代方案。该技术已取得显著成功，将 LFM2.5-2.6B 的循环率从 10.2% 降低到 1.4%，将 Qwen3.5-4B 的循环率从 22.9% 降低到 1%…