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华为发布如何利用RL训练强大的Deep Research Agent综述!
华为技术团队发布综述论文,首次系统性梳理利用强化学习(RL)训练强大的深度研究代理。论文指出传统SFT和DPO方法有局限,RL优势明显,还在数据构建、算法设计等方面给出进展与路线图。
GPT-5爆改时尚圈,让Excel原地复活!OpenAI黑客松大奖出炉
OpenAI举办GPT - 5黑客马拉松挑战赛,95支队伍角逐5万美元奖金。韩国Gentoo团队夺冠,其用GPT - 5开发系统助力商家营销。此外,还有团队将GPT - 5用于时尚、电子表格、知识学习、电脑使用、电网决策等场景。
具身VLA后训练:TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足,跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”(ATE)框架,实现从调架构到调分布的范式转移,适配主流VLA模型,减少数据需求。
社区供稿 | 开源多模态大模型新突破,书生·万象3.5发布,通用能力、推理能力与部署效率全面升级
2025年8月26日上海AI实验室开源发布书生·万象InternVL3.5,通过创新技术实现推理、部署和通用能力全面升级。它有多种尺寸模型,多项性能领先,还加强了智能体核心能力,应用场景广泛。
RAG2.0进入“即插即用”时代!清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架,让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑,降低技术门槛与学习成本,还提升了复杂多跳问题性能。
不靠高薪靠信仰!以文化破局,Anthropic凭「使命驱动」杀出AI人才血路
顶尖AI人才争夺战在科技巨头间白热化,Meta等不惜高薪抢夺。但Claude开发商Anthropic工程师净增长率超对手,它不靠高薪,凭“使命驱动”和独特文化吸引人才,其经验值得国内AI初创企业学习。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark:中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准,直击语音对话模型软肋!
近年来语音对话模型受关注,但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集,评估模型应对复杂对话的能力,结果揭示性能瓶颈,为模型优化提供参考,代码和数据已开源。
当AI成为预言家:大数据时代,我们正在失去理解世界的能力吗?
文章借神经科学家Grace Huckins观点,探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例,指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等,强调理解应是科学核心。
视频生成 vs 空间表征,世界模型该走哪条路?
随着生成模型和潜在表征技术发展,业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠,还是潜在空间抽象表征高效?Goole DeepMind的Genie 3发布,再次引发讨论,分歧也从理论走向应用。