「科学多任务学习」共找到 3304 篇相关文章
「重要性采样」并不「重要」?快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中,重要性采样机制“失灵”,存在权重错配现象。为此提出算法ASPO,在多基准测试中展现优势,训练更稳定。
鹅厂人的2025上半年必读书单推荐|大牛书单
鹅厂同事认为AI时代程序员无需死磕工具书,但不能放弃系统性学习,应策略性地用书籍搭建知识骨架、AI填充细节、项目实践注入灵魂,还精选了2025上半年大牛书单。
医疗AI迎来大考!南洋理工发布首个LLM电子病历处理评测 | AAAI'26
南洋理工大学研究人员构建EHRStruct基准,涵盖11项核心任务、2200个样本,用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。研究发现通用大模型优于医学专用模型,提出的EHRMaster框架与Gemini联合后性能超现有模型。
让AI学会潜意识推理,Sapient发布类脑模型HRM
新加坡初创公司Sapient Intelligence发布仅2700万参数的分层推理模型HRM,在多项高难度推理任务上超越大模型。它绕过大模型推理困境,借鉴大脑机制,训练效率高,开源后GitHub星标突破10.3k。
阿里QwenLong-32B:1W+超长Token推理,知识密集型复杂文档高效推理
文章介绍阿里QwenLong - 32B在长文本推理的能力。长文本推理有训练效率低和优化不稳定问题,QWENLONG - L1通过强化学习等解决,还阐述其组件、训练步骤,并给出实战代码及相关链接。
代码智能体占领GitHub!自动修bug、加功能、写文档,一台手机就能指挥
GitHub上新代码智能体Copilot Coding Agent,可自动修bug、加功能、写文档,开发者评价很棒。在手机APP就能操作,还能同时分配多任务。微软宣布VSCode中GitHub Copilot将开源,还发布多项新功能。
二元成功率已经过时!PRM-as-a-Judge才是你需要的具身操作评测框架
传统二元成功率评测具身操作任务有局限,难回答策略推进、执行效率等问题。中科院自动化所等机构研究人员提出PRM - as - Judge框架,含进度势能、OPD指标体系和RoboPulse基准,能细粒度审计执行过程。
腾讯纯文本LLM训视觉encoder,拿捏图表长视频,达到开源小模型SOTA!
腾讯开源Penguin - VL,直接用纯文本LLM训视觉编码器,跳出传统多模态拼接套路。在2B/8B紧凑参数规模的复杂任务中竞争力强,训练分三阶段,相关代码、模型等已开放。
Anthropic 新研究:AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标,只是瞎搞。他们将AI错误分类,测试发现推理越久越混乱,大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知,论文已在arXiv发布。
Karpathy最新发文:醒醒!别把AI当人看,它没欲望也不怕死
Andrej Karpathy在推文中反驳将大模型视作「更聪明人类」的观点,指出大模型是「非生物」智能,其进化压力、学习机制、运行方式与人类不同。清楚这是全新智能,对理解大模型很重要。