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谷歌DeepMind「粪坑淘金」全新方法,暗网毒数据也能训出善良模型
谷歌DeepMind研究团队发表论文提出生成式数据精炼(GDR)方法,不直接生成新数据,而是用大模型净化原始数据,保留有用信息。该方法能解决数据枯竭、隐私等问题,实验显示效果良好。
当AI成为预言家:大数据时代,我们正在失去理解世界的能力吗?
文章借神经科学家Grace Huckins观点,探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例,指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等,强调理解应是科学核心。
人大高瓴-华为诺亚:大语言模型智能体记忆机制的系列研究
中国人民大学高瓴人工智能学院与华为诺亚方舟实验室聚焦大语言模型智能体记忆能力,形成含综述论文、数据集和工具包的研究体系。探讨记忆概念、重要性、实现与评测方法,还构建评测榜单、实现工具包。
只需一次指令微调,大模型变身全能专家天团,8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本,稀疏混合专家架构虽能提升推理效率,但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE,单阶段微调就能升级大模型,还解决传统方法两大局限,在性能和效率上双突破。
国内首个免费提供的深度研究,反而有市面上最好的体验
秘塔深度研究(https://metaso.cn/)上线,是首个将深度研究作免费基础功能的产品。它在算法、交互等多方面优化,降低成本、保障准确,还创新交互形式,搜索结果清晰有条理,体验佳。
Evaluation is All You Need:评估设计的微小差异如何扭曲结果
论文以DeepSeek - R1 - Distill系列模型为例,指出大模型评估中看似客观的基准测试结果对评估细节极度敏感,细微评估条件变化会致分数波动大,削弱模型对比可信度,呼吁建立新评估标准。
第一作者必须是AI!首个面向AI作者的学术会议来了,斯坦福发起
斯坦福大学宣布将于2025年举办科学AI智能体开放会议,投稿要求第一作者必须是AI,由其主导论文创作。会议评审主要用AI,人类专家最终评估。目标是探索AI驱动科研的未来,建立规范。
大模型首次直接理解代码图:不用Agent自动修bug,登顶SWE-Bench开源模型榜单
蚂蚁开源新模型CGM,首创将仓库代码图模态融入大模型,不依赖闭源模型和复杂Agent,仅需4步就能快速定位、生成补丁。它在多个测试基准中领先,技术论文等均已开源。
监督学习也能从错误中学习反思?!清华英伟达联合提出隐式负向策略爆炸提升数学能力
清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT,在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距,其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。
ICML 2025 | 千倍长度泛化!蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中,长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA,可端到端学习检索相关片段,实现超长序列处理与泛化,其Triton kernel实现已开源,论文被ICML 2025接收。