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又是王冠:27M小模型超越o3-mini!拒绝马斯克的00后果然不同
27M小模型HRM由拒绝马斯克的00后王冠开发,超越o3 - mini - high和DeepSeek - R1,推理不靠思维链。它采用分层推理等五项核心技术,在多测试中表现出色,虽被指通用性不足,但有人看好其仿脑架构。
突发!字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型,用12T tokens训练,采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算,有两个基座版本,Instruct版在多方面表现强劲,性能碾压OpenAI开源模型。
10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局
无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
离谱……面壁让 AI 写了个训练框架,然后它自己训出了最强的 1B 模型:MiniCPM5-1B
面壁发布 1B 参数量级最强端侧文本大模型 MiniCPM5 - 1B,其 Base Model 由 AI 编写的训练框架 ForgeTrain 训出,速度超英伟达 Megatron 10%。该模型性能出色,部署门槛低,数据治理方案对应数据集也已开源。
清华&Qwen最新论文实证: VLM 智商与机器人操控能力“零相关”
清华和 Qwen 最新论文《VLM4VLA: Revisiting Vision - Language Models in Vision - Language - Action Models》测试 24 个 VLM 模型,构建极简 VLM4VLA 测试,发现 VLM 通用能力与机器人操控能力‘零相关’,还揭示视觉编码器短板。
AI在线强化学习“边做边学”,斯坦福团队让7B小模型性能飙升,甚至超越GPT-4o
斯坦福等团队提出新范式AgentFlow,由四个智能体组成,用在线强化学习持续提升智能体系统推理能力。以Qwen - 2.5 - 7B - Instruct为基座模型的它在多基准测试表现突出,甚至超越GPT - 4o等大模型。
爆冷!字节Seed 在CCPC 决赛只做出一道签到题,而DeepSeek R1 直接挂零?
第十届 CCPC 举行,字节 Seed 携 Seed - Thinking 参赛,结果意外,仅做出一题,DeepSeek R1 挂零。不同模型架构表现差异不大,暴露出大模型做算法题短板,推理模式表现更好。
劈柴哥和哈萨比斯亲自站台!谷歌世界模型Project Genie刷屏,幕后团队揭秘60秒不是极限,内存是巨大约束
谷歌发布世界模型原型 Project Genie,用一句话或图就能生成可玩交互的实时虚拟世界,由劈柴哥和哈萨比斯站台。它基于 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini 构建,解决了世界模型长期以来的短板,目前处于实验阶段。
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。
从「能用」到「好用」:数据可视化的三个维度,你还在第一层吗?——人大提出图表创作新方式
数据可视化面临静态视觉与动态叙事挑战,如设计繁琐、动画门槛高、交互难复用。中国人民大学IDEAS Lab团队与山东大学交叉研究中心推出PiCCL、CAST、Libra,解决创作难题,还探索用大模型提升可视化效率。