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谷歌Kaggle举办首届全球AI象棋争霸赛,八款顶级语言模型正面对抗。首战8进4淘汰战中,Gemini 2.5 Pro、o4 - mini、Grok 4、o3晋级,Claude 4 Opus、DeepSeek R1、Gemini 2.5 Flash和Kimi K2出局。比赛考验AI整体理解能力。

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蚂蚁通用人工智能研究中心自然语言处理实验室提出AlignXplore方法,通过强化学习让AI从用户行为归纳偏好并动态更新。该方法训练分两阶段,支持流式偏好推断,实验表现优异,是大模型个性化新尝试。

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ScreenCoder:视觉-代码对齐新范式,为多模态程序合成开辟道路

前端开发中UI转代码耗时易错,现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架,通过三阶段分工协作实现代码生成,还构建数据引擎推动VLMs进化,实验表现出色,为多模态程序合成开辟道路。

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半量工具,双倍效能:ARPO革新大模型强化学习

大语言模型在多轮工具调用场景有挑战,传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO,通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制,降低工具调用成本且提升多轮推理性能。

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