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训练时间减半,性能不降反升!腾讯混元开源图像生成高效强化方案MixGRPO
混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO,结合SDE和ODE,简化MDP优化流程,提升效率与性能。还推出更快变体MixGRPO - Flash。MixGRPO训练时间降近50%,MixGRPO - Flash再降71%,效果和效率优于DanceGRPO。
如何在不牺牲生产力的情况下构建安全软件
安全与开发效率常冲突,Dorota Parad 在 QCon 旧金山大会分享构建安全软件之道。她主张减轻漏洞影响,抵制阻碍生产力的安全要求,与安全团队合作,还提及 BLISS 框架、CI/CD 管道增强安全等。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge!
论文揭露惊人漏洞,一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判,导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞,提出Master - RM模型,其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
“看懂”指令并做动作!Motion-R1结合COT让角色动起来
大语言模型为文本驱动动作生成带来新可能,但现有方法有局限。GigaAI提出Motion - R1框架,融合“思维链”机制,能分解指令、优化动作合成,虽有不足,但在测试中表现优于主流方法。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练(Post-training)技术,介绍其核心价值,从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开,分析现有技术瓶颈,指出前沿研究方向,还给出实践指南和工具链推荐。
DeepMind 创始人 Hassabis 语出惊人:百万 token 只是在贴胶带,AGI 在 2030 年
DeepMind创始人Hassabis在访谈中评估AGI进展,认为当前范式是最终架构一部分,但持续学习等问题待解决,预计2030年左右实现AGI,还探讨了Agent、蒸馏等多方面内容,并给创业者建议。
做RAG这一年,最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题,作者提出MDER - DR双阶段框架,在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%,还具备多方面优势。
关键技术详解|腾讯一念 LLM 分布式推理优化实践
InfoQ 邀请袁镱分享《一念 LLM 分布式推理优化实践》。介绍了“一念 LLM”设计思路、推理优化挑战与突破等,还对比不同框架,指出优化方向,如先实现 PP,再推进 EP 与 PD 分离。
内存直降50%,token需求少56%!用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中,南京理工大学等校研究团队提出VIST框架,为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制,让模型具备选择性阅读能力,减少Token需求和内存使用。
DeepMind再登Nature:AI Agent造出了最强RL算法!
Google DeepMind团队提出DiscoRL,让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则,无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero,在未见过的游戏中也稳定高效,相关研究登《Nature》。