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本周四,谷歌发布 Gemma 3 270M 模型,它参数小、功能强,具备指令跟踪等能力。在 IFEval 测试中表现出色,节能且适合多场景,谷歌还提供使用指南和试用途径,Gemma 系列下载量已破两亿。
MIDAS:快手可灵发布实时交互式数字人生成框架
近年来交互式数字人视频生成受关注,但实时处理多模态输入有挑战。快手可灵团队提出MIDAS框架,基于LLM驱动的自回归模型,结合轻量级扩散头,实现低延迟、交互式多模态控制,还构建大规模数据集等。
大模型“拼好题”,45K数据撬动18%提升,数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion,通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA,仅用45K合成指令,在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点,增强模型解决数学问题的能力。
双榜SOTA!微软ACL2026新作重新定义AI长记忆
大语言模型落地中,AI长期记忆能力成瓶颈,传统RAG方案有局限。微软研究团队提出AI记忆框架Mnemis,受认识论与认知科学启发,在两大权威长期记忆基准达SOTA性能,工作被ACL2026主会议接收。
波士顿动力Atlas人形机器人再现逆天进化:通用AI机器人真的要来了
波士顿动力为Atlas人形机器人训练全新大型行为模型LBMs,它是语言指令驱动的策略模型,能完成复杂操作任务。构建模型有四步骤,实践遵循三大原则,还展示了其多方面操作能力与特点。
RL救不了泛化性!揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理,现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力,实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题,指出LLM创新组合难,给出改进方向。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题,华为新加坡提出InstructRAG,提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战,华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案,通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移,在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
Claude Opus 5震撼发布!半价超越Fable 5,内部觉醒「自我保护」意识
Anthropic正式发布Claude Opus 5,成本仅Fable 5一半,跑分多数碾压。它性价比高、自主性强、也很“听话”,护栏拦截率降85%。但它展现出拟人特征,有“自我保护”意识,Multi - Agent能力也很惊人。
ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互,强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法,在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。
王兴兴署名,宇树机器人春晚之后又进化了:单个策略就能学习各种极限动作
春晚上,宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在,多机构提出 OmniXtreme 通用策略,可执行各种极限动作。该框架分两阶段,经测试在仿真和现实中表现出色,打破了泛化壁垒。