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语言反思>强化学习:伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习,但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器,将LLM执行轨迹转化为诊断信号,用语言反馈替代标量奖励,仅用传统方法1/35计算量,性能最高提升19%。
谷歌深夜放出 IMO 金牌模型,多项测试力压 Grok 4、OpenAI o3!网友评论两极分化
昨夜谷歌向 Google AI Ultra 订阅用户推 Deep Think 功能,Gemini 2.5 Deep Think 模型获 IMO 金牌。它是多智能体模型,通过并行思维输出答案,在多领域及测试中表现佳,但网友评价不一。
拆箱开源版Coze:Agent核心三件套大公开,48小时揽下9K Star
扣子两款子产品扣子开发平台和扣子罗盘近期开源,加上此前开源的开发框架Eino,覆盖了Agent开发全链路。其采用宽松的Apache 2.0开源协议,降低开发门槛,有望带动Agent在更多场景落地。
OpenAI拿IMO金牌是火了,但惹怒大批人:抢发炒作,抢学生风头
OpenAI宣布其模型在IMO竞赛得分35/42获金牌,十分高调。但IMO曾要求AI公司赛后一周公布结果,避免抢学生风头。谷歌很低调,OpenAI却提前公布,引发不满。此外,其金牌成色也遭质疑。
基于闪电注意力机制,创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈,多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax,从架构、创新模块、训练框架等多方面优化,表现突出。
一篇被证明“理论有误”的论文,拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次,推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误,但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。
除了prompting外,不动参数,如何改变模型行为?
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷,提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示,定位“原子知识组件”精准控行为,实验效果超现有技术,还能控制推理长度。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率,对比四种主流量化方法,重点实验PTQ和Output QAT,还测试非对称量化,给出实验结果与结论。
小扎官宣Meta超级智能实验室!97年小孩哥带队,11人名单7位是华人
今天凌晨,小扎发内部信宣布成立Meta超级智能实验室(MSL),由Scale AI前CEO、华人Alexandr Wang带队。MSL首批11人名单出炉,7位是华人,前东家包括Anthropic、谷歌DeepMind和OpenAI等。
文心大模型 4.5 系列正式开源,涵盖 10 余款模型
6月30日,百度正式开源文心大模型4.5系列,含10款模型,实现预训练权重和推理代码全开源。可在飞桨星河社区等平台下载,百度实现框架与模型“双层开源”,技术创新多,性能表现优。