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0.005%参数量超越SOTA!提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT,利用大模型隐藏状态线性特征,仅训练极小线性层,在推理任务中超越主流奖励模型,实现计算效率与准确率双提升,且在多领域表现出色。
实测爆火的阶跃星辰Step 3,性能SOTA,开源多模态推理之王
在 WAIC 2025 前一天,阶跃星辰推出新一代基座模型 Step 3,它是开源 VLM 新晋之王,性能超同类别开源模型,与顶尖闭源 VLM 也有一战之力。该模型具备多开好省特点,还展示了宏大技术生态与商业化布局。
挖掘注意力中的运动线索:无需训练,解锁4D场景重建能力
香港科技大学(广州)与地平线团队提出VGGT4D,通过分析VGGT内部机制,利用注意力层运动线索,提出无需训练框架,在动态物体分割等任务表现优异,为低成本4D重建提供新思路。
Claude Opus 5 发布:Fable 5 一半的价格,更强的编码能力
Anthropic 发布 Claude Opus 5,定价与 Opus 4.8 相同,价格是 Fable 5 的一半。它在编码、知识工作和推理上表现出色,虽有不足,如速度慢、幻觉率较高,但提供多种 effort 等级,成本低,安全对齐性好。
刚刚,OpenAI开源了两个大模型~
OpenAI开源基于GPT - OSS的安全推理模型GPT - OSS - Safeguard - 120B和GPT - OSS - Safeguard - 20B,用于安全用例。有安全推理训练、自带策略等亮点,适配不同显存,采用宽松许可证。
推理之父走了!OpenAI七年元老离职:有些研究这里没法做
新年伊始,OpenAI研发副总裁Jerry Tworek离职,他是编程和两大核心技术路线奠基者,攻克LLM编程和复杂推理商业化难题。他称想探索在OpenAI难开展的研究。此前已有多位核心人才出走,OpenAI或因商业化与安全问题留不住人。
LeRobot v0.4.0 正式发布:全面提升开源机器人的学习能力
LeRobot v0.4.0 正式发布,带来多方面重大升级。有可扩展的 Datasets v3.0、新 VLA 模型、全新插件系统;支持 LIBERO 和 Meta - World 仿真;还有数据处理 Pipeline、多 GPU 训练简化等特性,上线了机器人学习课程。
击败Meta登榜首:推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank,在多个榜单击败多校和机构登榜首,其7B版本超越32B模型,论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
打破视觉Token的算力诅咒,RedundancyLens如何为多模态大模型推理减负
多模态大模型的 Decoder - only 架构处理视觉 Token 有计算冗余。合合信息团队提出无需额外训练的动态计算削减方法,在不影响性能前提下降低推理成本,适用于多场景。
去掉像素中介!上海交大让AI边看边想边画,用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构,摒弃像素解码中介,在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征,设计MoME架构,还能自我反思、规划路线、模拟世界演变,表现出色。