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斯坦福大模型推理课免费了,谷歌推理团队创始人主讲
谷歌DeepMind推理负责人Denny Zhou在斯坦福大学CS25讲“LLM推理”课。大模型推理是给出答案前的中间思考步骤,能让复杂问题可解、提升答案准确性。还介绍了让模型输出推理答案的方法及提升推理能力要点。
7个月翻一番!AI agent能力飙升,METR报告揭示指数级进化规律
非营利研究机构METR报告显示,Agent能力每7个月翻一番,这在9项基准测试中得到验证,任务涉及编程、数学等领域,大模型正迈向高度自动化,且Agent性能提升快,未来处理复杂任务能力或更强。
刚刚,GPT-5.2满分屠榜,OpenAI十周年王者归来
OpenAI 十周年推出 GPT - 5.2 系列模型,包括 Instant、Thinking 和 Pro 版本。它在多方面表现出色,刷新多项基准测试 SOTA 水平,如 AIME 2025 获满分,在 GDPval 达人类专家水平。还在编码、视觉理解等能力上有显著提升。
GPT-5 在 Lovable/Vibecode 中氛围编码,附 GLM-4.5 对比 (反向搜索引擎、吵架的俄罗斯方块)
文章展示GPT - 5在网页端、Lovable、Vibecode的测试案例,与GLM - 4.5对比。如GPT - 5在WebDev Arena创纪录,不同版本使用限制不同。还列举多个应用案例,指出GPT - 5有不足,GLM4.5全栈开发表现不错。
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。
多智能体在「燃烧」Token!Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释,解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显,在特定任务中表现出色,但token消耗大。其架构独特,还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
阿里通义开源GUI智能体SOTA:2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI,通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束,自进化数据管线和在线强化学习提升性能,端云协同平衡隐私与效率,扩展动作空间打破局限,在多基准测试创SOTA。
英伟达祭出NVFP4核弹:大模型训练根本性转变,GB300效率狂飙7倍
英伟达推出新格式NVFP4,能以4 - Bit速度与效率实现16 - Bit生产件级训练精度,是LLM开发重大飞跃。虽处于研究阶段,但正与多组织合作。还介绍其方法、优势,实验也证明它在大规模训练的有效性。
AI 时代的新可观测性:不只看系统崩没崩,还要看模型有没有胡说
New Relic首席技术战略官Nic Benders与主持人探讨可观测性从传统到AI驱动的演进,提及LLM与统计方法协同处理海量数据,还讨论了监控AI系统的难题及可观测性核心是理解业务目标。
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong-L1,超越o3-mini
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong - L1。当前大模型处理长文本有训练效率低、过程不稳定难题。QwenLong - L1用分阶段强化学习等方法,实验中超越o3 - mini、比肩Claude,还在案例表现出色。