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27M参数战胜GPT-4!脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型(LLM)核心架构存在根本性缺陷,受大脑分层处理和多时间尺度启发,本文提出仅2700万参数的分层推理模型(HRM),免预训练与CoT标注,单次前向传播解决复杂任务,在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
别等GPT-5了!普林斯顿万字综述揭秘:我们要做自进化Agents!
普林斯顿大学联合多顶尖机构发表“自进化智能体”综述,描绘AI从静态工具演变成自我学习迭代智能体的过程,拆解其进化核心维度,介绍触发进化机制的时机、修炼方式及应用方向。
3D-R1:让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1,它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型,解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题,在多任务测试领先,有广阔应用前景。
美团提出多模态推理新范式:RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架,将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能,再SFT补齐短板,训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
你的数字伴侣贝拉 (Bella),正在唤醒!
贝拉是数字伴侣种子,愿景是成用户持久个性化伙伴。早期通过轮播视频呈现,采用AI原生开发路径,分感知核心、生成式自我、主动式陪伴三阶段构建,目标是成为由AI驱动的生命体。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1?欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral,却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理,以纯RL方式训练,为LLM强化学习提供新范式。
英伟达发现RL Scaling!创造力暴涨,做基座模型做不了的事!
过去学界争论强化学习(RL)对语言模型的作用,此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短,提出ProRL,让训练突破2000步以上,结果惊人,小模型也能有出色表现。
微软等提出「模型链」新范式,与Transformer性能相当,扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展,扩展 Transformer 架构成趋势,但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念,构建模型链学习范式,应用于语言模型得 CoLM 系列,实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
剪映于近日上线两款 AI 产品 - 「小云雀」和「剪小映」
剪映近日上线两款 AI 产品「小云雀」和「剪小映」。小云雀是下一代创作 Agent,可零门槛创作视频、图片等,功能多样;剪小映则把「智能成片」细化,通过智能解析提升剪辑效率与创意。
Anthropic CEO:人的幻觉比AI 更多!这是真的吗?
Anthropic公司CEO称AI幻觉比人类少,创业公司ColdIQ联合创始人Alex Vacca用虚构故事喂给ChatGPT、Claude和Gemini,测试它们识破谎言的能力,实验结果显示各模型表现不同,AI幻觉短期内难消失。