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SFT在帮倒忙?新研究:直接进行强化学习,模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调(SFT)+ 强化学习(RL)」训练大模型。但新研究发现,SFT 会引发「伪推理路径」,阻碍推理进步。相比之下,直接进行 RL 训练,模型多模态推理上限更高,该团队训练的模型还刷新了纪录。
让模型“看视频写网页”,GPT-5仅得36.35分!上海AI Lab联合发布首个video2code基准
上海人工智能实验室等机构提出IWR - Bench评测基准,从“image - to - code”迈向“video - to - code”,对28个主流模型测试,最佳模型GPT - 5仅36.35分,指出当前模型短板,为研究指明方向。
真实评估!北理发布全球首个「全场景教育」基准,支持4000+情境
北京理工大学高扬老师团队推出EduBench,是全球首个「全场景教育」基准,涵盖9大教育场景、12个评估维度、超4000个情境。团队将数据、模型等全面开源,评估发现大模型在特殊教育场景有不足,还提出多源知识蒸馏等方法。
AI自己给自己当网管,实现安全“顿悟时刻”,风险率直降9.6%
大型推理模型有安全风险,此前监督微调泛化能力有限。SafeKey团队提出创新的SafeKey框架,发现大模型信息“越狱”两大核心,通过双通路安全头和查询遮蔽建模强化模型安全,实验验证其有效性。
什么是系统提示词?如何逆向提示词?
大语言模型启动时会接收系统提示词,决定其角色、回答风格与安全边界。提示词逆向是试图获取或绕过该提示的行为。本文介绍其作用、逆向手法及开发者防御措施,助于安全使用和设计大模型。
刚刚,LMArena最新模型榜单出炉!DeepSeek-R1网页编程能力赶超了Claude Opus 4
LMArena最新模型榜单出炉,DeepSeek - R1(0528)表现亮眼。在文本基准测试中整体排第6、开放模型中排第一,细分领域也成绩优异,在WebDev Arena平台与闭源大模型并列第一,超Claude Opus 4。
Anthropic 联创曝内部工程师已不写代码了,但工作量翻倍!开发者嘲讽:所以 Claude bug才那么多?
Anthropic联合创始人透露公司工程师已不写代码,通过管理AI Agent系统写代码,工作量达原来2 - 3倍,还提议向AI公司征税。但开发者质疑Claude存在诸多问题,认为AI写代码未到革命地步。
直播预约 | 如何缓解LLM-as-a-Judge的潜在偏好?UDA:一种无需人工标注的无监督去偏对齐框架
论文针对不同大模型对同一组大模型回答打分差异大等问题,提出无需人工标注、模型无关、即插即用的UDA框架,以无监督方式动态调整Elo评分,实验表明该方法能降低打分标准差、提升与人类评分相关系数。
对话27岁博导张林峰:模型压缩获CVPR满分有点意外,上海交大像我这样年轻老师很多
上海交大27岁博导张林峰团队在模型压缩领域成果丰硕。其提出的数据集蒸馏方法获CVPR 2025满分,还在多方面探索模型加速,成果已开源。张林峰认为数据蒸馏会成模型压缩趋势,也分享了知识蒸馏阶段看法。
最新研究!大模型“角色扮演”无效了?
沃顿商学院研究测试6个主流AI模型,进行超25000次测试,发现告诉AI扮演专家角色,不会让其回答更准确,反向设定‘低知识’角色有时表现更好,角色扮演不是提高准确性的万能钥匙。