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重新审视SFT的泛化能力:优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆,RL实现泛化’观点,指出SFT泛化是条件性现象,受优化动态、训练数据、基模型能力影响,还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO,用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO,解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标,用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」,在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
微信技术架构部斩获CVPR 2025大赛冠军,攻克AI图文匹配评估难题
微信WXG技术架构部IH-VQA团队在CVPR2025大赛夺冠,首创iMatch图文匹配质量评估方案。文中介绍赛事背景、规则,团队通过双模型驱动等策略获胜,还构建iMatch-Benchmark评估主流T2I模型。
6.6K标星!微软开源Agent自我优化框架,为智能体注入持续学习能力!
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning,加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化,有事件追踪等核心能力,安装简单,应用场景丰富。
LLM越狱攻击的威胁被系统性高估? 基于分解式评分的「越狱评估新范式」出炉
目前LLM越狱攻击评估常依赖间接指标或LLM宏观判断,易有偏差。德国、中国等研究团队提出JADES框架,用分解式评分机制,揭示过去高估越狱攻击威胁,为评估建新标准。
智能体安全如何保障?首个企业级AI Agent应用评估标准欢迎共同起草
近期OpenClaw走红,AI智能体从“能理解、能生成”走向“能执行、能协作”,但企业面临智能体上线条件判断难题。智合标准中心组织起草《企业级AI智能体应用效能评估规范》,现公开征集起草单位与起草人。
告别评估乱象!首个视觉解释综合性基准发布,附人类真值 | KDD'25
埃默里大学团队推出首个视觉解释基准Saliency - Bench,构建8个任务的数据集,提供标准化评估流程与开源工具包,解决评估缺乏标准等问题,推动可解释AI向可靠、透明发展。
首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境,ScienceBoard来了
ScienceBoard是首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境。它集成多领域科研软件,构建科研任务集合,评估智能体在科学任务上的表现,发现现有模型在科研工作流中远未成熟。
无问芯穹曾书霖谈 AI 2.0 时代的大模型推理:从模型到硬件的协同优化
本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果,结合华为昇腾集群实践,探讨 AI 推理系统演进趋势,还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。
斯坦福意外用AI生成超强CUDA内核,性能比人类专家优化得还要好!翻倍碾压原生PyTorch,华人主创
斯坦福团队意外发现AI生成的内核性能超人类专家优化的,在常见深度学习操作上能让性能提升近400%。其方法是生成自然语言优化思想再转化为代码,还使用多分支探索模式。