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多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。
Anthropic新模型杀疯了！成本直降 2/3、性能直逼GPT-5，用户实测：比“吹”的还强，速度超 Sonnet 3.5 倍
Anthropic发布Claude Haiku 4.5版本，成本降2/3、性能逼近GPT - 5，速度超Sonnet 3.5倍。该模型已全平台上线，可处理大文件，安全对齐性佳。它能与Sonnet协同，适用于企业与软件开发，Anthropic业务也在爆发式增长。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
智能投顾的大模型应用，为什么选择了“大小模型协同”？
大模型时代，金融智能投顾落地是技术与业务安全的双重挑战。北银金科高级算法专家尹辰轩表示采用“大小模型协同”架构，能在性能、准确性与合规间找平衡，还阐述了架构亮点、问题解决办法等。
大模型时代，通用视觉模型将何去何从？
过去通用视觉模型（VGM）是研究热点，想实现‘视觉模型大一统’。但大语言模型发展使研究热点转移，视觉‘独立性’被重新定义。清华鲁继文团队综述梳理其进展，探讨现状、挑战与应用潜力。
字节最新大模型秘籍：只挑能有推理潜力的数据训练！1.3B模型无需标签自动挑选
字节Seed团队发布AttentionInfluence成果，用1.3B模型给7B模型选数据，无需训练和标签。通过比较基础与弱化模型损失差异评估数据影响，在多基准测试提升模型性能，还能结合分类器全面提升表现。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
王小川：医疗行业对大模型有三大刚性要求，但通用模型一条都不达标
5月22日百川智能展示医疗大模型Baichuan - M4与AI家庭医生「百小医」。王小川指出通用大模型用于医疗有问题，医疗对大模型有低幻觉、强循证、会提问的刚性要求，而通用模型不达标。Baichuan - M4表现出色，百小医也有独特定位和优势，且与三家顶尖医院合作成果显著。
神秘模型「Pony Alpha」引外网热议，它会是国产大模型中的谁？
近日，全球模型服务平台OpenRouter上搜索第一的神秘模型「Pony Alpha」引外网热议，它是新一代通用大模型，在多方面表现突出且可免费使用。网友、AI猜测其身份众说纷纭，已有人用它做出惊艳案例。
蚂蚁dInfer框架，让扩散大语言模型推理速度再飙10倍，相同模型性能下超越自回归模型
蚂蚁开源dInfer框架，联合名校发论文阐述实现细节。它解决扩散模型推理难题，提出创新算法和系统优化策略，实验显示其推理速度远超Fast - dLLM和自回归模型标杆vLLM，代码已开源。