算法论文8
We - Math 2.0:提升多模态数学推理能力
机器之心
AI 摘要
北京邮电大学等团队提出We - Math 2.0,搭建知识体系、构建数据集,采用新训练策略。实验显示MathBook - 7B性能提升,用少量数据达同等效果,未来将探索大规模自动构建。
阅读原文 · 机器之心
We-Math 2.0:全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0,含知识体系、数据集及训练策略,可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注,登Huggingface Paper日榜第一。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
开源动态8
腾讯开源框架,一句话造3D世界
香港科技大学(广州)和腾讯团队开源VibeWorlding框架,实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成,开源模型经强化学习训练后成绩逆袭,证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
AIGC开放社区
新闻资讯7
OpenAI:暂停前沿模型强化学习训练
OpenAI发文称暂停最新模型强化学习训练两周,加固研究环境、进行红队测试等。部分低风险训练已恢复,最大规模前沿模型训练仍暂停。此举源于Hugging Face安全事故及Astra模型潜在风险。
机器之心
推荐文章8
腾讯:Agent上限或在团队知识
文章记录安全中心团队搭建AI知识体系的实践,指出Agent输出质量取决于知识质量,分析传统知识库问题,介绍AI时代知识库转变、目标设定、搭建步骤、知识飞轮及避坑指南,还展示建设后的变化。
腾讯技术工程
开源动态8
OpenMOSS开源WCM,让VLA强化学习起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model(WCM),解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习(VLA - RL)中批评家模型(Critic Model)仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态,代码等全开源,验证效果显著。
机器之心