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快手Klear团队提出CE-GPPO:通过梯度保留协调熵,解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO,以「熵」为核心,提出梯度保留策略,重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度,实现策略熵的精细调控,解决强化学习中熵不稳定问题。
250份文档“毒晕”大模型!无论规模大小统统中招
Claude母公司Anthropic联合两大机构研究发现,仅250份恶意文档就能在不同规模大模型植入“后门”漏洞,打破以往对大模型数据中毒的认知,给厂商防御敲响警钟。
Shopee OnePiece:业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架
2025年生成式推荐发展火热,但工业界落地多在序列化建模,替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式,是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架,含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。
Meta打开AI元认知,让AI不止会解题,还会总结套路了
Meta等机构提出‘元认知重用’机制,让大模型学会反思总结。大模型打造‘行为手册’,与主流RAG系统有本质区别。研究人员设计三种实战用法,虽有局限,但为大模型推理难题提供了解决方案。
Nano Banana不及格,开源模型一分难求!上海AI Lab新基准直击文生图模型痛点
上海人工智能实验室等联合发布首个多学科文生图考试基准GenExam,覆盖10学科、1000题。实验显示,GPT - 4o严格评分正确率仅12.1%,开源模型接近0分,暴露出模型在专业场景的短板。
里程碑!逻辑智能发布全球首个完全开源语音大模型框架LLaSO,语音AI迎来新纪元
逻辑智能发布全球首个完全开源语音大模型框架LLaSO,它像“全家桶”,提供高质量数据、统一评测基准和强大基础模型。语音大模型发展遇瓶颈,LLaSO框架及参考模型LLaSO - Base有望打破僵局。
重磅!Thinking Machines开山之作:大模型输出随机的根本原因被揪出,并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客,开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化,并给出系统性解法,还开源方案。
炸裂提速30倍!Meta提出REFRAF,无需改动模型,让RAG告别冗余与等待
近年来,RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价,Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩,引入强化学习选关键段落,实现高达30.85倍的TTFT加速,且无需改模型结构,实用性强。
一句“吴恩达说的”,就能让GPT-4o mini言听计从
宾夕法尼亚大学研究者发现,用恭维、同侪暗示等心理话术,能让GPT - 4o Mini突破安全底线。实验基于七大说服技巧,证明人类心理学原则可迁移至LLM。不过,此漏洞或被利用,已有团队尝试应对。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理?
为研究Transformer是否具备组合式推理能力,提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力,训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制,展示其泛化推理潜力。