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大模型训练，开始预测下一组概念
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01论文与完整报告NCP：在预测下一个词之外，再预测概念https://arxiv.org/abs/2609.10715↗ 02模型检查点NCP：在预测下一个词之外，再预测概念https://huggingface.co/collections/ArchSpace-Collection/ncp-archpreview↗ 03评测代码NCP：在预测下一个词之外，再预测概念https://github.com/LUMIA-Group/ncp_olmo_eval↗ 04技术报告SenseNova-U1.5：读图和画图，怎样放进同一个模型https://arxiv.org/abs/2609.11929↗ 05代码与发布记录SenseNova-U1.5：读图和画图，怎样放进同一个模型https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1↗ 06模型文件SenseNova-U1.5：读图和画图，怎样放进同一个模型https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u15↗ 07论文MaP-WAM：机器人记住过去，不必每一步都重看过去https://arxiv.org/abs/2609.11561↗ 08项目演示MaP-WAM：机器人记住过去，不必每一步都重看过去https://sizhezhao.github.io/projects/MaP-WAM/↗ 09代码发布进度MaP-WAM：机器人记住过去，不必每一步都重看过去https://github.com/aipixel/MaP-WAM↗ 10论文NSD：没有标准答案，也能研究自己容易怎么错https://arxiv.org/abs/2609.11699↗ 11代码与检查点NSD：没有标准答案，也能研究自己容易怎么错https://github.com/Prongcan/NSD↗ 12OpenAI 工程原文OpenAI Habitat：模型很快，产品也可能慢在存储层https://openai.com/index/scaling-storage-one-billion-users-part-one/↗ 13官方发布与训练方法SWE-2：把不同推理预算，一起放进训练https://cognition.com/blog/swe-2↗