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研究者尝试揭示扩散模型创造力的起源

斯坦福大学研究人员 Mason Kamb 与 Surya Ganguli 在论文中提出解释扩散模型创造力的机制，指出其创造力是去噪生成图像时的确定性结果，还识别出关键偏置，搭建 ELS 机模型并验证其准确性。

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。

当前不同框架的Agent知识无法互通，谷歌、耶鲁、字节、oppo等团队联合提出Agent KB，这是通用记忆基础设施，能让异构Agent框架共享经验。它有师生双阶段检索机制，实验验证其能带来显著增益。

CNBC消息，星巴克本月将在35个门店推出由微软Azure OpenAI平台打造的AI助手Green Dot Assist，助咖啡师提效。虽AI会有‘幻觉’答案，但有验证引擎确保信息准确，星巴克还有更大应用计划。

17岁高中生陈广宇作为共同一作的论文提出Attention Residuals技术，将注意力机制“旋转90度”。该技术可让模型“回头看”，经Kimi Linear 48B大模型验证，训练效率提升25%，推理延迟增加不到2%。

OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。

AIGC浪潮下，大语言模型重塑应用开发范式，开发者构建AI应用面临诸多挑战，需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进，有轻量化通信与智能化资源调度两大创新，还介绍了多场景实践。

常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。

AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。

伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。