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对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
算法1年翻倍，芯片2年翻倍？重磅实锤：AI正在自我加速，拦不住了
NBER论文证明AI研发自我加速反馈环强度远超其他科技领域，芯片效率每2年、算法效率每1年翻倍。部分自动化就能引爆反馈环，全行业13%自动化率或软硬件17%自动化率可触发奇点，6年内AI可能实现自我迭代。
Anthropic更新了Skill Creator，评测框架上线
Anthropic更新Skill Creator，上线评测框架。该框架无需写代码，能处理两类技能测试需求，可测试和改进技能，有捕获质量回归等用途。还增加基准模式、多Agent支持等，能让技能触发更可靠，更新已在Claude.ai等可用。
英伟达再创历史纪录！Q1收入增长69%，数据中心贡献89%，游戏业务大涨42%
英伟达2026财年Q1财报亮眼，总收入441.1亿美元，环比增12%、同比涨69%。数据中心和游戏业务表现出色，分别占比近89%、创新高。不过H20芯片受出口限制影响，预计二财季收入减80亿美元。
Reasoning的最终答案可能不是模型想要的答案！
大型语言模型解决复杂问题有推理过程和答案，传统评估只看最终答案。论文提出最终答案可能不佳，中间步骤更值得研究。还介绍通过切割推理过程发现中间步骤藏玄机，提出‘分步检查法’提升模型表现，实验表明准确率最高提升13%等。
一手评测Seedance 1.0 pro，字节首次登顶视频大模型竞技场的大杀器来了。
作者在火山引擎发布会现场，认为视频生成模型Seedance 1.0 pro最酷。从多镜头组合、运动质量、情绪、运镜、物理动态效果、风格化六个维度测评，该模型各方面表现出色，无明显短板，已开放给企业用户，今日在豆包App全量上线。
4.55亿美金！中国具身智能最大单笔融资诞生，高瓴红杉联手押注具身大脑
近日，成立仅一年的它石智航完成4.55亿美金Pre - A轮融资，刷新中国具身智能最高单轮融资纪录。高瓴、红杉等20余家机构投资。其战略重投大脑和人才，大脑AWE 3.0能力突出，还在高难度场景落地领先。
全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。
Vibe Coding 在代码生成与协作中的实践与思考
本文整理自阿里专家向邦宇的分享。探讨构建 Vibe Coding 工具，介绍其分类、在阿里现状。指出用户使用中面临代码质量等问题，产品自身有设计、安全挑战。还分享 Agent 建设经验，强调适配国产模型及模板化的作用。