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LeCun团队揭示LLM语义压缩本质:极致统计压缩牺牲细节

图灵奖得主LeCun团队提出全新信息论框架,对比人类与LLM语义压缩策略。通过构建人类概念分类基准、选30+LLMs,发现LLM虽有语义组织能力,但难处理细粒度差异,侧重统计压缩,人类更重细节语境。

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扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本,数学、代码、对齐能力均提升

中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA,提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO,推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升,VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架

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1052篇文献!上海AI Lab发布科学LLM综述:从数据基础到Agent前沿

上海AI Lab主导,25家研究机构共同梳理270+训练集、190+评测集,提出科学数据分层框架与智能体闭环科研新范式。还介绍了模型演进、数据情况、评估基准等,指出数据缺陷并展望走向科学家智能体的三步。

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刚刚,马斯克终极大招Grok Bot来了!

SpaceXAI发布Grok Bot早期测试版及将发布4.6版本。它是云原生AI Agent,能24小时工作、多Bot并行协作,还能跟班学习。它是600亿收购Cursor的成果,对标Anthropic的Claude Cowork。

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一句话生成无限逼真3D场景!匹兹堡大学新作直击VLM空间推理软肋丨CVPR'26

VLM在3D空间推理上表现不佳,且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架,用LLM Agent迭代优化和聚类策略,可按需生成3D场景,还能精准定位大模型空间推理缺陷。

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变更即指标:用交付信号度量系统可靠性

系统变更是生产事故主因,本文提出聚焦变更可观测性的指标框架,介绍可扩展架构采集展示指标。定义业务和技术指标,构建以事件为中心架构获取数据,还阐述以数据驱动改进变更交付过程。

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无需奖励函数!我们意外构建了自我进化的AI系统

牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化,绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人,还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系,有优势也有隐患。

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首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」

在大语言模型种类爆炸的时代,如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1,让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’,用强化学习平衡性能与成本,在七大基准测试表现出色。

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EMNLP2025 | 解耦视觉与推理,港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式

当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时,常过分依赖语言知识,忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架,其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著,为LVLMs发展提供方向。

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OpenAI两位首席最新采访信息量好大!终极目标是“自动化研究员”,招人并非寻找“最出圈”的人

OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和首席研究官Mark Chen在采访中爆料,谈到GPT - 5将推理引入主流、实现自动化研究员目标、强化学习未到瓶颈等,还阐述用人标准、算力分配等问题。

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