新闻资讯8
微软Phi-4推理模型表现出色
新智元
AI 摘要
微软推出的Phi-4推理模型系列参数小但性能强，在数学推理等任务中表现出色，结合监督微调与强化学习训练，展示了小模型在特定任务中媲美甚至超越大型模型的可能性。
阅读原文 · 新智元
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
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
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
推荐文章7
他山科技：为机器人触觉打造全栈方案
本文指出机器人产业正补触觉这一课，2026年以来触觉成具身智能热门方向。但给机器人装传感器不代表其有触觉。以他山科技为例，剖析其全栈布局，探讨让机器人从物理世界获经验的路径及产业发展机会。
甲子光年