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商汤林达华万字长文回答AGI:4层破壁,3大挑战
在WAIC 2025上,商汤发布国内首个实现“图文交错思维”的商业级大模型日日新6.5。商汤科技联合创始人林达华发文,剖析多模态通用智能实践,解答AI领域关键问题,提供通往AGI的参考。
LLM总是把简单任务复杂化,Karpathy无语:有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及,大模型有了‘深度思考’能力,但现在有些偏科,简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象,认为是基准测试优化所致,大模型发展不能只追求分数。
阿里、南开大学发布免训练,视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性,传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor,用SCC方法和两步时空压缩策略,实验显示其性能优于其他方法。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型(MLLMs)在图文深度融合推理能力上面临挑战,现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生,它从四大领域精选题目,采用双重过滤机制和细粒度标注体系,评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
Gemini 2.5 Pro 是怎么炼成的?-- gemini 2.5 技术报告阅读笔记与思考
文章是 Gemini 2.5 技术报告阅读笔记。介绍其成功点有多模态、LongContext、思考能力;还阐述模型结构、训练和数据情况,以及代码、事实性、长上下文等特定能力的提升,最后提到基于其构建的智能体。
数学推理热潮下的冷思考!如何训练真正"全能"的推理模型?
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现,发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法(RL vs SFT)决定能力泛化,SFT像‘填鸭’,RL似‘思维健身’,为构建通用推理智能体提供新路径。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十】| “过拟合” 与 Dropout
文章围绕神经网络过拟合问题展开,介绍了过拟合的概念、危害及产生原因,阐述了缓解过拟合的正则化方法,重点介绍了Dropout随机失活,还指出其局限性及在大模型中的应用策略。
全球AI失业大逃杀:25年已裁94000人!微软高管:被裁可用AI管理情绪
2025年才过一半,全美科技行业已有94000人被裁,微软又裁9000人,Xbox高管竟建议被裁员工用AI疗伤。各科技公司为配合AI战略调整劳动力结构,多岗位面临被AI取代风险。
大模型越反思越错,原来是长链推理通过自我说服加重幻觉 | 北邮
北邮研究团队通过思维链审计实验,揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域,分析推理过程,发现反思会加重幻觉,且现有检测方法难以应对。
FutureHouse 联合创始人:AI Scientist 不是“全自动化科研”
FutureHouse 由 Google 前 CEO 资助创立,今年 5 月推出四个 AI 科研 agent,6 月宣布 AI 系统 Robin 发现新药。联合创始人 Andrew White 表示,AI Scientist 并非‘全自动化科研’,生物比化学更具‘平台化’潜力,团队聚焦科研自动化。