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复旦等推出「第一人称视听基准」,补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”,现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound,能让模型听懂世界,评测显示当前模型与人类差距大。
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。
王阳明心学,被Anthropic用来教Claude做人了
UT Austin哲学教授Harvey Lederman研究王阳明心学十年,现加入Anthropic做Claude对齐训练。他用分析哲学拆解“知行合一”,发现AI模型存在“信念冲突”,Anthropic用类似阳明心学方法解决问题。如今硅谷AI公司争抢哲学家。
没想到,又一个Code Agents瓶颈,被美团&上交大彻底撕开了~
AI写代码能力提升,但打分方法僵化且成本高。上交大与美团论文提出新基准PRDBench,让AI出题人审核,还训练裁判PRDJudge,提升打分准确率与稳定性,促使AI学会‘看懂需求’。
「熟悉的陌生人」才是「好老师」?复旦提出简单指标,找出推理蒸馏中真正有教学价值的数据
复旦大学和上海人工智能实验室研究者提出 Rank - Surprisal Ratio (RSR) 度量方法,综合考虑样本信息量与对齐程度,在蒸馏实验中与学生模型后训练性能相关性高,可用于筛选推理轨迹和选择教师模型。
刚刚,字节开源Seed-OSS-36B模型,512k上下文
深夜,字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列模型,含三个版本。其用12万亿tokens训练,在多基准测试表现出色。有灵活推理预算控制等特性,原生支持512K上下文窗口,基准测试成绩佳。
这个AI精准模拟人类行为大脑状态,上Nature了
德国团队开发出人类认知通用计算模型Centaur,登上Nature。它基于Llama 3.1 70B,用5天训练,参数仅Llama的0.15%,能模拟人类在160项实验中的行为,性能超传统模型。
Claude设计师被工程师卷到掉队,反手造出百万用户工具
Anthropic产品设计师Nate Parrott复盘Claude Design诞生过程。起初他在工作中被工程师拉开差距,利用业余时间捣鼓出这一工具。它以HTML为突破口,融入品牌系统,从副项目转正,定位前期视觉沟通。
20种机器人本体通吃!蚂蚁新一代VLA具身大脑刚刚开源了
2026 年具身智能 VLA 受关注,蚂蚁灵波发布新一代具身基座模型 LingBot-VLA 2.0,支持 20 种机器人构型,多方面能力提升,开源模型权重等,从架构、数据、后训练解决跨本体难题。
产业级 Agent 如何破局?百度吴健民:通用模型难“通吃”,垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻;通用模型难“通吃”,垂直场景定制模型是关键;多模态未实现统一建模,分开优化效果更好。