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MiniMax 开源视觉分词器扩展技术 VTP

MiniMax 联合华中科技大学首次开源了其视觉生成的关键技术 VTP (视觉分词器预训练) ,在不修改标准DiT的情况下,通过扩展视觉分词器(Visual Tokenizers),实现了 65.8% 的生成性能提升。 与很多tokenizer工作不同的是,VTP在设定上不对下游的主模型(DiT)训练过程做任何修改,仅通过前置优化tokenizer来实现端到端生成性能的倍数提升。 VTP预训练范式: 一句话来说——VTP把latents易学性和通用表征学习建立起明确关联,从而第一次将tokenizer作为scaling的主角,展现出全面的scaling曲线和扩展方向。VTP提供了一个全新的视角,指导我们除了在主模型上投入更多参数/算力/数据之外,还可以通过tokenizer的scaling来提升整个生成系统的性能。 代码:https://github.com/MiniMax-AI/VTP 论文:https://arxiv.org/abs/2512.13687v1

从豆包手机谈起:端侧智能的愿景与路线图

本文转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/s13YBYD9R8y-PK7FO3Suyw 作者:OpenBMB开源社区 近日,字节跳动发布的豆包手机助手在业内激起了广泛讨论。这不仅是一款新智能硬件的亮相,更标志着大模型应用范式的一次重要跃迁——从“Chat(对话)”真正迈向“Action(行动)”。作为长期深耕大模型领域的研究者,我们将豆包手机助手定义为行业首款系统级 GUI Agent。它不再是一个孤立的智能应用,而是深度耦合于操作系统底层、具备跨应用感知与操作能力的“超级中枢”。 如何看待豆包手机助手的当下与未来?藉此机会,我们希望与大家分享我们眼中的手机助手,以及端侧智能的演进愿景与路线图。 豆包手机助手关键技术解析与研判 GUI Agent 无疑是豆包手机助手的核心技术。为透视豆包手机助手的技术本质,我们有必要先回顾 GUI Agent 技术从实验室走向产业界的演进脉络。2023 年至 2025 年间,GUI Agent 技术经历了从“外挂式框架”到“模型原生智能体”的根本性范式转变: GUI Agent 发展的最早期阶段(2023‑2024)采用外挂式...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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