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无需奖励函数!我们意外构建了自我进化的AI系统
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。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代,如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1,让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’,用强化学习平衡性能与成本,在七大基准测试表现出色。
DeepMind率先提出CoF:视频模型有自己的思维链
DeepMind在Veo 3论文中提出帧链CoF概念,类比语言模型CoT,让视频模型能时空推理。实验显示Veo 3有通用视觉理解能力,能零样本解决视觉任务,未来通用视频模型或取代专用模型。
OpenAI o1核心大佬离职后首次演讲!AI智能体=人力+代码「无限杠杆」
OpenAI研究员Hyung Won Chung离职后发声,认为AI是人类历史上最强大杠杆,结合人力与科技优势。它能提升个人学习效率,智能体作为复合杠杆让小团队创造大价值,还能加速社会科学进步。
用完字节的火山 VikingDB,我都不舍得告诉别人
作者所在团队与字节跳动的VikingDB RAG产品合作研发墨问“知识库”功能。介绍了VikingDB的向量库、知识库和长期记忆库能力,对比传统数据库凸显其优势,还阐述了相关技术推动信息连接变革。
一步步实战 CopilotKit(AG-UI协议):快速集成前端UI与后端Agent的神器【上】
文章介绍AG - UI协议及CopilotKit,前者为前端UI与后端Agent集成标准,后者是其参考实现。结合实例展示CopilotKit能力,包括前后端State共享、调用前端“工具”等,还给出构建演示Demo的详细步骤。
LLM又曝致命缺陷:根本不会看时钟!博士惊呆,准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷,读取时钟准确率仅38.7%,判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力,虽部分模型有亮点,但整体表现不佳,凸显训练数据和推理方式改进需求。
鹿明发布NexCore:当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore,试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路,让机器人能力成可复用‘技能资产’,解决具身智能技能生产效率问题。
北大联合Llama-Factory推出DataFlex:工业级数据动态训练系统
北大张文涛教授、鄂维南院士团队联合多机构推出大模型数据中心动态训练框架DataFlex。它是统一训练基础设施,纳入三类核心能力,解决底层系统问题,在效率和效果上有提升,受社区认可。
文言文秒杀所有大模型!100%攻击成功,轻松突破安全防线
南洋理工等机构团队提出基于文言文语境的自动化黑盒测试框架CC - BOS,利用果蝇算法和8维策略空间,暴露主流大语言模型安全盲区,实验显示对6款主流模型攻击成功率达100%。