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突破LLM数据瓶颈:Meta等提出语言自我博弈,一台模型,两个角色,无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”(LSP)框架,让语言模型自己和自己“玩游戏”,在无外部数据输入下自我改进。实验显示,其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型,为缓解数据稀缺提供新思路。
GEO中,llms.txt是个啥?
GEO中llms.txt是新兴网络标准提案,分提案A(访问控制)和提案B(推理指导)。提案A类似robots.txt,控制内容用于模型训练;提案B是Markdown文件,助LLM理解网站。作者整理指南分享,盼业内出标准。
Computer Use:莫拉维克悖论
2025年AI在数学证明等“高阶智能”任务表现佳,在“像人类一样使用电脑”任务却受挫,再现莫拉维克悖论。文章分析计算机使用智能体是实现AGI机会与挑战,指出发展难题、探讨RL作用并给出研究方向。
谢赛宁摊上事了!被曝论文藏「只给好评」提示词操纵AI 审稿
纽约大学助理教授Saining Xie被曝在参与的论文里埋「只给好评」提示词操纵AI审稿。他回应称是日本访问学生照搬他人想法所致,涉事学生已更新论文并寻求指导。此事暴露AI时代学术评审困境。
无需标注和奖励模型!仅靠自信度RL,16个样本训练20步,效果飙升21%!
论文提出RLSC,让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号,摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号,小成本提升模型数学能力,还让模型学会快推理,不过也存在安全隐忧。
从零开始,教你用Codex搓出属于你自己的第一个硬件。
作者分享用Codex开发久坐提醒猫爪硬件的过程。先与Codex聊需求、写代码,再按其提供的清单买硬件,连线、烧录也靠它指导,还可让它调试动作、操控3D打印,体现AI时代硬件开发的便捷。
最大开源第一视角数据集 EgoLive 来了,名校站台、近百家机构争相申请
今年4月京东开源业界最大人类第一视角数据集EgoLive,已获近百家机构申请。它用自研设备采集,经多模态处理,覆盖多场景任务。其数据用于JoyAI - RA训练,在真实场景验证效果好,还推动具身智能数据标准化。
让大模型学会「自己教自己」!京东&中科院信工所连发三篇论文定义Self-Taught RLVR
京东和中科院信工所开展Self - Taught RLVR系列研究,连发三篇论文。从RLSD、NPO、CoPD三个维度探索让大模型自我指导。如RLSD解决信息泄漏,NPO引入有效学习信号,CoPD整合多专家能力,各有创新与良好效果。
微信AI绝密计划曝光!但一个前腾讯员工,已经在硅谷做出来了
腾讯正为微信秘密开发AI智能体项目,计划2026年年中灰度测试,三季度全量上线。而前腾讯工程师已在硅谷做出全球首个人类与AI共生社交网络Teamily AI,能让Agent进群协作,有三层架构支撑。
Anthropic正式请家教!37岁女哲学家像养孩子一样调教Claude
Anthropic的驻场哲学家Amanda Askell,负责为Claude植入「人类的灵魂」。她像育儿一样塑造Claude的「人格」,赋予其道德感,还以同理心对待它。她认为AI可从源头被驯化,也希望更多人讨论AI的恐惧担忧。