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蚂蚁集团发布KAG-Thinker,多跳问答慢思考,医疗领域拿下87分

在LLM问答领域,多跳问题存在局限性,现有方法缺乏严谨性等。KAG - Thinker是基于KAG框架的模型,将复杂问题分解,通过多模块优化知识获取,在医疗领域实用,稳定性也出色。

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在LLM问答领域,多跳问题存在局限性。蚂蚁集团发布KAG - Thinker,它是基于KAG框架的模型,能解决复杂问题的逻辑连贯性和上下文一致性。还介绍了其工作原理、示例、医疗应用及稳定性表现。

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OmniHuman-1.5:让数字人拥有“思考”的视频生成新范式

现有视频数字人模型难捕捉角色本质,字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计,使模型融合多模态信号,生成高质量角色动画。

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模仿人类推理修正过程,阶跃星辰提出形式化证明新范式 | 开源

阶跃星辰发布并开源形式化定理证明大模型 StepFun-Prover-Preview-7B 和 32B。采用两阶段监督微调、工具集成强化学习及 RL 与 SFT 迭代循环优化等策略,在基准测试集表现佳,还展示多个证明案例。

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Claude两个新模型实测流出!空间推理封神,算力直接榨干了

Claude两款新模型“棉花糖”和“甜瓜”实测流出,在3D强化学习和建筑空间布局上性能强大,还能直接理解并生成复杂3D坐标和空间关系。它们对算力吞噬疯狂,引发对其身份的猜测。

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强化学习没作用?人大DelTA精准识别关键token,推理正确率大幅上升

人大高瓴研究团队提出DelTA算法,不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架,在多任务上提升base模型效果,还能让训练更稳定。

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将DSA注意力引入多模态,快手Keye2.0开启强化推理新范式

快手发布新版多模态大模型Keye-VL-2.0-30B-A3B,率先将DSA机制引入多模态理解场景,解锁256K超长上下文深度感知,还首次解锁Agent协作机制。该模型在多方面表现出色,且将融入业务带来收益。

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Karpathy新思考:别把AI当动物,它们是全新的智能物种

Andrej Karpathy发长推提出颠覆性观点,认为人们用错误框架理解AI,对比了动物智能与LLM智能的优化动力、根本差异等,强调优化目标决定智能形态,指出应按其机制对待AI。

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从 IROS 2025谈起,智能机器人何时迎来「GPT式爆发」? | GAIR Live 019

雷峰网邀请三位嘉宾解码IROS 2025背后具身智能前沿趋势。探讨了IROS现场变化、具身智能认知升级、Sim2Real实用边界、商业落地路径等,还预测具身智能“GPT时刻”或由“World Model+VLA”组合推动。

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深度讨论 Online Learning :99 条思考读懂 LLM 下一个核心范式|Best Ideas

文章围绕Online Learning展开深度讨论,指出其或为LLM下一个核心范式。探讨了它是通往更高层次智能的关键路径,分析概念定义、非共识,还阐述做好它的方法,以及架构、算力和评估范式等问题。

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