「双预训练架构」共找到 3627 篇相关文章
刚刚，OpenAI拿下IOI金牌，仅次于前五名人类选手！参赛推理模型才夺得IMO金牌
2025年国际信息学奥林匹克（IOI）中，OpenAI推理模型获金牌，在AI参赛者中排第一，得分仅落后5位人类选手。其未专门训练，成绩较去年大幅提升。此前它在IMO也获金牌级别成绩。
AI Agent已过时？OpenAI亮出王牌Deep Research！
浙江大学一篇综述论文《A Comprehensive Survey of Deep Research》系统性梳理了Deep Research赛道。它是一类AI系统，其背后的Agent范式可迁移到各场景，文章介绍了其技术、架构、应用及面临的挑战与未来方向。
Adaptive Reasoning Model：Qwen3混合思考->字节AdaCoT->清华AdaThinking
文章介绍三种处理混合思考模式的方法，阿里 Qwen3 通过 SFT 让模型具备思考能力，但需人为控制；字节 AdaCoT 和清华 AdaThinking 让模型自主决定是否思考，分别用多目标优化和受限优化目标训练。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
GEO中，llms.txt是个啥？
GEO中llms.txt是新兴网络标准提案，分提案A（访问控制）和提案B（推理指导）。提案A类似robots.txt，控制内容用于模型训练；提案B是Markdown文件，助LLM理解网站。作者整理指南分享，盼业内出标准。
北大提出首个复数大模型，2比特量化，推理仅加法，可手机部署！
北大团队提出iFairy方案，将模型权重量化到复数集合，用2比特表示，压缩至原本1/8。推理仅需加减或交换数据位置，成本更低。Transformer架构“复数化”，iFairy模型PPL降10%，性能反超全精度，相关成果已开源。
甲骨文副总裁吴承杨：AI 放大了数据优势，数据融合至关重要
甲骨文公司副总裁吴承杨称AI放大其数据优势，多模融合数据库至关重要。中国区技术咨询部高级总监嵇小峰表示企业构建Agent AI要关注数据访问需求和安全。Oracle用一体化架构解决融合问题，还介绍了相关技术及应用。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
竞赛编程Agent进入全球前十！南大、清华新模型CF rating超3500
大语言模型在竞赛编程场景易失败。南大、清华等研究者提出Solvita框架，由四个角色形成闭环，构建可训练图结构知识网络积累经验。实验显示其在多评测中表现强，提升不靠增加token。
AGI倒计时，OpenAI首席研究官重磅表态：留给人类的窗口「很小」
OpenAI首席研究官Mark Chen称AGI即将到来，模型能自主研究。他反对‘预训练已死’，认为Scaling曲线未到头。还提出‘Vibe Researcher’概念，不过通往AGI有评测和持续学习等问题待解决。