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从单领域到多能力协同:数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习(RLVR)在多领域推理中的机制,发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等,为构建AI推理模型提供关键发现。
大语言模型逻辑评估
现有归因问答评估方法有‘归因短视’问题,研究团队提出 LOGICSCORE 框架,从三维度量化推理质量。在多数据集测试多款 LLM,发现专有、开源模型等存在不同逻辑问题,还分析典型逻辑错误。
成本不到8千美元!新浪微博1.5B小模型超越近万亿参数模型
新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型,仅15亿参数、训练成本不足8000美元,却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则,分两阶段训练,性能出色,成本低且数据无污染。
The Batch: 899 | 更划算的推理
研究人员提出 Delethink 强化学习方法,训练大模型定期截断推理 token 至固定最大数量,以限制处理长思维链成本。经测试该模型在多方面超基线,且缓解计算成本限制,为长上下文推理提供路径。
如何重现 DeepSeek 推理性能突破
DeepSeek-V3 是热门开源大模型,采用大规模 MoE 架构,优化推理性能是工程难点。阿里团队在 RTP - LLM 完成优化,对齐其推理系统性能,分享关键技术、不足与思考,还提及对 Qwen3 模型的优化策略。
边画边想!多模态Reasoning迎来巨大提升!
论文指出文本无法精准表达空间关系,现有视觉语言模型(LVLM)在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理,经三阶段训练,在五大空间推理测试中表现出色,还开源资源,有望带来机器认知升维。
字节暂停 Seedance2.0 全球发布,回应武汉全员被裁;曝梁文锋将携 DeepSeek V4 撞上姚顺雨;央视 315 曝光黑灰产“养号工厂” | AI周报
本期 AI 周报涵盖多领域动态。模型方面,DeepSeek-V4 将上线,姚顺雨将发布混元新模型;字节因版权纠纷暂停 Seedance 2.0 全球发布。企业动态有腾讯云模型调价、微信研发自有模型等,还有多起融资、收购事件。
230个大模型在婴幼儿认知题上集体翻车!揭秘多模态大模型的核心知识缺陷
ICML 2025研究揭示多模态大模型在基础认知能力上表现不佳。研究者建测评题库CoreCognition测试230个主流模型,发现其存在核心知识缺陷,扩规模难补短板,还需补齐核心知识。
OpenAI公开新的模型训练方法:或许能解决模型撒谎问题,已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法,可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省,“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验,能提升不良行为可见性,但对“无知的错误”有局限。
Speech LLM 的下一个突破口:你的语音大模型可以是个「带韵律的文本模型」
语音大模型存在‘模态代沟’致性能‘降智’,此前两波改进未根本解决。香港中文大学论文提出TextPro - SLM架构,从输入端破局,仅用约1000小时数据就实现低‘模态代沟’,对多模态模型设计有启发。