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定位大模型「作弊」神经回路!新研究首次揭示:虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率,背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解,定位到关键记忆节点,发现‘困惑度悖论’,还能操控记忆,成果对评估、检测和去污染有意义。
读万卷书,大模型就能「看」懂视觉世界?Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现,只见过文本的大语言模型(LLM)能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时,揭开LLM视觉先验来源,还给出预训练数据配方。
硬核拆解大模型,从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ,一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型,硬核拆解架构设计与革新思路,介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术,OLMo 2 的归一化策略,Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。
ACL 2026 综述:从事后解释到内生解释,大模型内生可解释性的前沿进展
大语言模型强大但解释性成问题,过去多事后解释,现更多研究者转向内生可解释性。ACL 2026 接收的综述论文梳理相关代表方法,总结为五类核心设计范式,指出该方向面临挑战但趋势清晰。
奖励模型预训练新范式POLAR:突破强化学习短板,有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈,上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制,契合强化微调框架,通过对比学习训练,实验证明其性能和泛化性佳,有望打通RL链路扩展最后一环。
腾讯AngelSlim重磅升级!面向全模态的大模型压缩算法工具包,推理速度飙升 1.8倍!
近年来,推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现,支持多模态场景,最高可实现 1.9× 推理加速,还具备多亮点。
HaluMem:让AI记忆系统的“幻觉”现形——首个面向记忆系统的操作级幻觉评测基准
过去一年,AI Agent的‘记忆能力’成热门话题,但AI记忆存在幻觉问题。为此发布操作级幻觉评估基准HaluMem,它能精准定位幻觉来源,评估主流记忆系统,为构建可靠记忆系统提供方向。
这个开源工具让AI理解你正在操作的任何界面,俩学生辍学开发的产品,功能超多。
Everywhere是两个学生辍学开发的开源交互式AI助手,能感知屏幕内容,在任意界面使用。它功能多、细节优,支持多场景,集成多种AI模型,使用简单,还提供个性化体验。
Seedance 2.0刷屏后,字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户,没追热门的Seedance 2.0,而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务,在TRAE接入其Pro版测试,展现出强大的自主纠错和多任务处理能力,也指出了不足。
Qwen深度研究一夜升级!可生成网页和音频播客,新模型能认医生手写体
Qwen版深度研究加速进化,增加听觉和视觉输出,可生成网页和音频。改进功能同时更新模型,Qwen3 VL能识别医生手写体。实测新功能表现出色,Qwen3-VL系列更新后性能优异。