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缩放定律Scaling正慢性死亡,算力收益递减,AI的下一个增长极是模型如何交互
前Google Brain科学家Sara Hooker论文指出,统治AI十年的缩放定律Scaling走向慢性死亡,算力收益递减,研究重点将转向推理时算力和模型如何交互,还分析了算力崇拜兴起、缩放法则裂痕及未来方向。
Claude 4.x 的提示工程实战指南
Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南,针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格,还给出特定场景指导及迁移考虑,助你发挥Claude 4.x实力。
VinciCoder:多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习,数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder,打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域,通过两阶段策略统一多样化代码生成任务,在多基准测试中表现卓越,为领域研究提供新范式。
拜拜了GUI!中科院团队“LLM友好”计算机使用接口来了
中科院软件所团队研究指出,现有LLM智能体成功率低、效率差的瓶颈在于GUI。其设计与LLM能力错配,团队提出声明式接口GOI,实现策略 - 机制分离,经测试性能提升显著。
Andrew Karpathy最新访谈:RL很糟糕、人类学习和教育、智能和文化的演变、AGI还要十年,将带来2%的GDP增长
Dwarkesh Patel 播客对 Andrej Karpathy 进行深度访谈。他认为 AGI 还需十年,目前算法有缺陷;强化学习虽有问题但必要;分析了 LLM 局限,探讨人类学习机制、AGI 经济影响等多方面内容。
表格理解新纪元!上交大等联合开源,半结构化表格问答准确率提升40%!
数据密集型工作中半结构化表格处理难,传统工具和GPT - 4o表现不佳。上海交通大学等联合开源ST - Raptor,通过VLM、HO - Tree算法和LLM推理,解决复杂表格问答问题,支持多格式,适用于多场景。
Physical Intelligence 核心技术团队分享:物理世界的“Vibe Coding”如何实现?
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径,分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系,还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制,分析开放世界部署难题,展望未来“机器人模型即服务”。
突发!字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型,用12T tokens训练,采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算,有两个基座版本,Instruct版在多方面表现强劲,性能碾压OpenAI开源模型。
别等GPT-5了!普林斯顿万字综述揭秘:我们要做自进化Agents!
普林斯顿大学联合多顶尖机构发表“自进化智能体”综述,描绘AI从静态工具演变成自我学习迭代智能体的过程,拆解其进化核心维度,介绍触发进化机制的时机、修炼方式及应用方向。
UIUC提出隐式监督新范式:无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战,67%错误源于视觉感知缺陷。为此,UIUC提出PAPO,通过隐式感知损失提升模型感知能力,无需额外标注,在多模态基准上表现优异,还解决了KL黑客问题。