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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。
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Gemini 3.5 Pro绝密泄露,前端赶超Fable 5!
全网被Gemini 3.5 Pro泄露刷屏,传闻7月17日发布。它在前端生成表现出色,一次成型、精准零失误,性能超Fable 5,但在硬核推理等任务上不如Fable 5和GPT - 5.6。谷歌为其重预训练,还准备对标GPT - Image 2的图像模型。
新智元
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Agent 一年半开发复盘:大家对 Agent 的理解有错位,有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘,指出大家对Agent理解有错位,强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心,对比Chatbot与Agent,还从理论视角解释其有效性,最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
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