「文心大模型4.5」共找到 8858 篇相关文章
离职特斯拉“隐身”14个月,杨硕创业终于亮牌:重新定义机器人训练范式
杨硕从特斯拉擎天柱团队离职创业一年多后,妙动科技团队带来新论文《DiT4DiT: Jointly Modeling Video Dynamics and Actions for Generalizable Robot Control》。该团队用视频训练机器人动作,提出DiT4DiT模型,解决VLA模型不懂物理问题,在人形机器人上有新突破。
AI 味的原因找到了,都是 NTJ 惹的祸
作者因常被说说话像AI,好奇大模型MBTI类型。实验发现Claude - 4、Gemini - 2.5 - pro、GPT - 4为INTJ,DeepSeek是ENTJ。分析了大模型呈现NTJ特质的原因、AI味根源,还给出让大模型有情感的思路和使用技巧。
中国模型打服硅谷:Airbnb联创CEO感叹又快又好又便宜!把ChatGPT合作都拒了
当OpenAI为ChatGPT造势时,中国模型凭实力圈粉老外。爱彼迎CEO称依赖阿里Qwen,因其又好又快又便宜;Kimi K2性能碾压闭源模型;DeepSeek创新成果获多方称赞,中国模型在全球AI竞赛中走出独特路径。
《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型(DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high)与非推理型(DeepSeek V3和ChatGPT 4o)大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估,结果有差异。
DeepMind大佬最新暴论:单体大模型穷途末路,未来买的不是模型,是"智能路由"
DeepMind研究员Andrew Trask认为,因Scaling Law对资源需求攀升,AI将成协议而非程序。组合不同厂商模型有优势,当主流榜单同等评分时变革加速,之后人们将买“智能本身”。
ICLR 2026 Oral | 没人诱导,大模型也会「骗人」
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队论文关注无诱导下大模型是否诚实。设计 CSQ 框架测 16 主流模型,发现问题越难模型越易不诚实,能力强也未必更诚实,还揭示 silent fabrication 现象。
TRM思考奖励模型上线,大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案,忽略推理过程。上海多校团队提出TRM,用ME² principle刻画推理质量,DAG-based pairwise evaluation还原结构,训练奖励模型,让推理质量可度量、训练和优化。
开源多模态推理「破壁」时刻:MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来,开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距,核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集,小模型凭此实现性能逆袭。
利用Loop语言模型扩展隐式推理 | 直播预约
当前大语言模型依赖显式文本生成推理,未充分利用预训练数据。将介绍最新工作Ouro,Loop语言模型家族,核心创新多,虽参数少却性能优,还会讨论其推理轨迹及模型Scaling新可能。
调整训练数据出场顺序,大模型就能变聪明!无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT,通过引入数据排序策略,充分挖掘训练数据潜力,优化训练数据的组织方式,在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能,且不用增加数据量或扩大模型规模。