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智谱AI发布桌面Agent,轻松训练 AI数字员工
智谱AI发布ComputerRL自主桌面智能框架,旨在让AI像人一样用电脑。它融合API与GUI,采用分布式训练,引入Entropulse解决探索衰减。在OSWorld测试中表现亮眼,虽有视觉感知等挑战,但意义重大。
伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench!用Scaling RL打造,配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世,基于Qwen3 - 32B,仅用强化学习训练,以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境,用改良GRPO++算法,还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
支付宝出手了,全民级的AI健康管家来了。
作者参加蚂蚁AI医疗产品发布会,介绍了全新AI产品AQ。它是专门的AI健康助手,免费用,能精准定位病因,还可预约挂号,与医保打通,有健康档案等功能,打破医疗信息差,未来可期。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。
大模型微调知识与实践分享
文章详细介绍大型语言模型(LLM)微调知识与实践,包括模型结构、参数量等知识,以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程,介绍相关平台和框架,如星云、TuningFactory等。
国产模型编程能力卷到这个程度了?MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力,用其开发多款游戏和点名工具,结果出色。还分析其底层技术,如原生Agent RL框架、过程奖励机制等,指出它性价比高,虽有不足但值得关注。
3A大作!阿里ROLL团队从基建->算法->机理,推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架,推动「强化学习用于大语言模型(RL4LLM)」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率,AsyPPO降低计算资源消耗,Attention机制提升训练效率与可解释性。
奖励模型也能Scaling!上海AI Lab突破强化学习短板,提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习(POLAR)新范式,解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求,弥补传统奖励模型短板,契合强化微调框架,实验证明其性能和泛化性优越。
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈,准确率超97%|ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”,华为诺亚方舟实验室提出思维森林(FoT)框架,借鉴人类认知方式,打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色,准确率超先进模型,将在ICML 2025开源。
最大的开源GraphRag:知识图谱完全自主构建|港科大&华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架,可自主构建知识图谱,无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式,构建了ATLAS系列知识图谱,经测试表现优异。