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腾讯混元世界模型HY - World 1.5开源,实现24 FPS实时交互世界生成。它采用双重动作表征等技术,解决了长程生成问题,还通过强化学习等优化,在多方面表现出色,为具身智能场景模拟奠基。
对话范浩强:10亿融资之前,我们手搓了5000元“丐版硬件”
原力灵机是具身智能新秀,9个月连融3轮获阿里数亿投资。其创始团队多出自旷视,从To B工业场景切入物流行业。公司发布开源三件套,还将开源基座模型,强调创业要穿越周期,谨慎慢跑。
超越谷歌Banana,字节联合香港中文大学等高校开源最强图像编辑生成系统DreamOmni2
香港多高校与字节跳动联合研发的DreamOmni2系统,实现图像编辑与生成领域SOTA。它用三步造出高质量数据,提出索引编码等方案,联合训练模型,实际效果超越部分商业模型,为AI创作带来新可能。
斯坦福:优化器「诸神之战」?AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出,虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案,AdamW 仍为预训练稳健首选,但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
「推理革命」爆发100天:DeepSeek-R1复现研究全揭秘!
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究,解析监督微调、强化学习等关键技术细节,介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等,还探讨了推理语言模型更多发展方向,为研究提供基础。
超越DeepSeek-R1,数学形式化准确率飙升至84% | 字节&南大开源
字节跳动Seed团队与南京大学联合发布CriticLean框架,将数学自然语言到Lean 4代码的形式化准确率从38%提升至84%。该框架创新性地将评估模型置于核心,解决语义对齐等问题,还构建了相关基准测试和数据集。
Yann LeCun放出憋了20年的大招:Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型,参数高达10亿,推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构,是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果,仅需62小时机器人数据训练就能执行任务,打脸质疑者。
10行代码,AIME24/25提高15%!揭秘大模型强化学习熵机制
来自多机构的研究者揭示大模型强化学习中熵变化机制。发现策略熵在训练中急剧下降致性能停滞,提出 Clip - Cov 与 KL - Cov 两种正则化技术调控高协方差标记,遏制熵塌缩,在部分数据集上性能提升显著。
让GPT-4.1「头皮发麻的考试」!OpenAI给大模型上强度,AI能赢吗?
OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集,其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度,能揭示 AI 能力边界,推动模型发展,帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色,未来 AI 能力上限充满可能。
机器人进入“边做边学”时代:星尘发布在线强化学习框架,让动态投掷成功率提升超141%
星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL,解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行,攻克延迟失准问题,在多项真机测试中大幅提升任务成功率。