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南开 && UIUC | SearchAgent-X,打破「效率瓶颈」,让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架,解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因,通过两大‘加速引擎’优化性能,实验显示效果显著。
LLM省钱大测评!48块GH200,首个百亿级参数量实证
EfficientLLM项目聚焦LLM效率,提出三轴分类法和六大指标,实验覆盖多方面。研究表明效率优化需权衡,最优策略因任务和模型规模而异,且相关技术可迁移到跨模态模型,成果将开源。
爆火论文颠覆RL认知!「错误奖励」让LLM推理暴涨24.6%,学界惊了
最新爆火论文颠覆传统RL训练认知,华盛顿大学等团队证实「伪奖励」可让LLM推理性能提升。研究设置多种伪奖励形式实验,发现其对Qwen模型有效,但并非对所有模型都有效。
港科联合港中文提出AdaCtrl,自适应可控Reasoning,可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl,解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式,通过两阶段训练法实现目标,实验效果好,未来或拓展到多领域。
仅用图像也能Think:Google等提出一种视觉规划的全新推理范式!
剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式,通过纯视觉表示规划,独立于文本。还引入VPRL框架,用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务,VPRL表现最佳,显著优于其他方法。
DeepSeekHarness被骂自嗨,还是Agent界Android?
DeepSeek Harness 评论两极分化,有人赞其为‘Agent 界的 Android’,也有人批其‘自嗨’。若将其视为 Agent Runtime 架构实验,它值得拆解。它以‘一切皆插件’理念设计,有诸多独特架构特点。
不再止步于自然语言!PhiZero让世界模型学会「物理语言」
PhiZero由中科院自动化所团队研发,探索让AI读懂真实世界运动、交互与变化的“物理语言”。它构建Reason - then - Render框架,经大量数据训练,在多基准测试中表现领先,为AI理解物理世界开辟新通道。
OpenAI一个月跑4名高管!前COO离场,安全线几乎被一锅端
OpenAI近期人事变动频繁,前COO Brad Lightcap宣布离职,称想做新东西。近一个月内,伦理、未来学、安全系统主管也纷纷离开,安全线几乎被一锅端,同时还面临安全争议,最强模型Astra发布推迟。
LLM后训练太烧钱?清华&腾讯有了破解法门:关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中,rollout预算易成瓶颈,且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架,将Agent轨迹视为树,分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点,实验显示其效果良好。
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。