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智源开源EditScore:为图像编辑解锁在线强化学习的无限可能

北京智源研究院团队发布 EditScore 高保真奖励模型系列,为图像编辑强化学习提供精确奖励信号。团队提出两步解决方案,开发出 EditScore 系列模型,其在多方面表现优异,还验证了两大应用场景,有深刻研究洞见。

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GPT-5.5反杀Claude登顶,AI编码旧榜不准了?

Datacurve推出新基准DeepSWE,号称「零污染」,用113道原创题挑战旧编程榜单。它使GPT和Claude名次逆转,揭示旧基准验证误差大、存在作弊现象,虽有局限,但反映编程基准竞争转向抗污染和验证可信。

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来自MiniMax M2.5的震撼 :小尺寸几乎打平opus4.6,巨便宜,巨能干活,速度巨快

MiniMax M2.5正式发布,是优秀国产模型。它专注极致优化,部署方便、价格实惠、性能顶尖。在多项基准测试表现出色,速度提升、成本降低,多维度实现突破,已在MiniMax Agent全面部署。

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小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度

小红书推出多模态模型DeepEyesV2,它延续视觉推理优势,实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题,采用两阶段训练策略,准确率远超开源模型。

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北京大学知识计算实验室联合腾讯等机构提出RewardAnything,突破奖励模型瓶颈。它让奖励模型理解自然语言评判原则,降低成本,泛化能力比肩GPT - 4.1,还能用于定制AI行为模式。

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直播预约 | Evaluation论文分享@ICML&ACL2025

2025年6月11日20:00将直播分享Evaluation论文。多位嘉宾参与,涉及SyncPL奖励建模、文本事实一致性验证、大模型评测方法等多领域论文,涵盖模型优化、基准测试等内容。

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国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统,可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制,基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著,凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。

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长程任务飙升98%,斯坦福Skill原生LLM来了

普林斯顿、CMU、斯坦福、牛津等提出Skill-Native大模型,提出Skill Entropy度量技能切换难度,搭建Skill²-Bench评测,还将熵用作训练信号提出Skill-Entropy RL,提升多模型准确率,且技能熵可复用。

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