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大模型思维链推理速度倍增!——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展,思维链(CoT)成处理复杂推理任务标准范式,但显式CoT依赖长序列生成,隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架,利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入,实现Token压缩与推理加速,且过程可分析。
陈天桥旗下AI公司MiroMind打造全球顶尖预测型大模型,性能登顶行业基准
全球首个动态实时LLM智能体未来预测基准FutureX推出,陈天桥旗下MiroMind团队连续两周蝉联冠军。其模型采用记忆驱动机制,为预测与决策设计,还展现了在多领域的预测能力,且将开放相关框架和模型。
模型汤新做法!Meta|提出“类别专家汤”:SoCE,大幅提升模型性能,刷新SoTA!
大语言模型领域,提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE,通过分析类别相关性操纵模型权重,在BFCL上刷新SOTA记录,为开源社区指明低成本进化之路。
TPAMI 2026 | 北大彭宇新团队提出CPL++框架,实现视觉定位模型的「自知之明」和「自我纠错」
北大彭宇新教授团队提出CPL及进阶版CPL++框架。CPL用单模态匹配构造伪标签,引入静态验证模块;CPL++进一步自监督升级,具备纠错能力。实验显示,CPL++缩小了弱、全监督方法性能差距。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch:成本暴降88%,无需搜索即可激活大语言模型的检索能力!
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架,可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略,成本降88%,多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
详解Github 35K+项目:打通200+数据源,构建企业级AI的数据统一入口,支持MCP【上篇】
文章实测开源的AI数据统一访问引擎MindsDB,介绍其架构、安装启动方法,展示跨多数据源统一查询、AI模型赋能数据查询等功能,还将在下篇介绍知识库与智能体特性。
突破LLM数据瓶颈:Meta等提出语言自我博弈,一台模型,两个角色,无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”(LSP)框架,让语言模型自己和自己“玩游戏”,在无外部数据输入下自我改进。实验显示,其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型,为缓解数据稀缺提供新思路。
ICLR 2026 | LongHorizonUI:让 GUI 智能体不再"半途而废"——面向长链路任务的统一鲁棒自动化框架
近年来,基于多模态大语言模型的GUI智能体在自动化操作上虽有进展,但任务步数超10 - 15步时成功率断崖下跌。研究人员提出LongHorizonUI框架,构建LongGUIBench评测基准,推动GUI自动化在复杂场景落地。
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中,长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架,将记忆检索工作外包给轻量级代理模型,在8个权威测试中超越现有方案,且已开源。
大模型如何泛化出多智能体推理能力?清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日,清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架,利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明,多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平,将推理能力泛化到通用多智能体系统,在一般推理任务表现显著提升。