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算法论文8

告别海量标注!浙大团队提出GUI-RCPO,让GUI定位在无标签数据上自我进化

浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO,这是自我监督强化学习方法,能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想,利用区域一致性自我提升,实验表明该方法有效且有泛化能力。

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AI 基础设施缺失的一层:聚合代理流量

在 AI 融入应用热潮中,代理流量爆发成 AI 基础设施缺失层。传统设施难管理,致成本、安全等问题。Gartner 关注此差距,‘AI 网关’成新兴类别,它补充现有设施,助组织重获代理流量监督

AI前线
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借助CoT监管AI?OpenAI、谷歌、Anthropic等罕见联合发文:AI系统安全的新机遇!

OpenAI等支持新研究论文,其指出高级AI不透明性有潜在风险,而‘推理模型’用自然语言推理带来可解释窗口,CoT监控可检测不当行为、发现早期信号等,但也存在使监控性下降的因素。

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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。

深度学习自然语言处理
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新范式来了!新能量模型打破Transformer++扩展上限,训练扩展率快35%

研究训练新能量模型 EBT,为输入和预测分配能量值,模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性,训练扩展率比 Transformer++ 高 35%,推理性能提升 29%,还在多任务中表现出色,是扩展模型能力新范式。

机器之心
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文生图Scaling新变量,被字节Seed团队发现了

ByteDance Seed团队研究发现,文生图模型中自然语言Caption变长,不意味着模型获更多视觉监督,其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt,从两侧提升文本条件,在多任务上取得显著提升。

机器之心
新闻资讯7

Node.js 拟内置虚拟文件系统,AI 生成代码引争议

Node.js 技术指导委员会成员 Matteo Collina 提议在 Node.js 核心新增 `node:vfs` 模块引入原生级虚拟文件系统,引发关注。功能可解决常见工作流程难题,已获部分开发者支持,但因用 AI 开发引争议。

InfoQ
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CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频,教会模型如何估计相机位姿

Wayve的LA - Pose研究,不依赖百万级3D标注,从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’,再用少量3D标注微调,转化为相机位姿估计能力,在多基准上提升精度且泛化能力强。

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Meta&UIUC大发现:无需标注,Agent复杂的工具使用和搜索能力,是可以“无中生有”的

Meta和UIUC研究发现,无需标注,Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家,用HRPO提效,设计难度导向奖励,实验表现佳,但也存在局限。

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美团提出多模态推理新范式:RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈

美团研究者提出Metis - RISE框架,将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能,再SFT补齐短板,训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。

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