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腾讯LLM团队:对下一个 Token 预测的深入剖析,多样性 or 精准度?
最新研究证实RL能增强LLM推理,但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度,用超参压熵,为RL打造‘低熵高信号’起点,经实验验证低熵模型优势明显。
「Memory as a Context」是否将重新定义 Transformer 的 「记忆模式」?
本期机器之心PRO会员通讯解读3个AI业内要事,包括「Memory as a Context」能否重新定义Transformer记忆模式、世界模型发展情况,以及OpenRouter联合a16z发布的《State of AI》报告。详细探讨了谷歌Titans架构及其理论框架MIRAS,还提及业界对LLM记忆力的改进方案。
DeepMind科学家惊人预测:AGI在2028年实现,大规模失业要来了
Google DeepMind首席AGI科学家Shane Legg预测,最小AGI有50%概率在2028年实现,完全AGI将在其后3 - 6年出现,最终会诞生超越人类的ASI。这将带来变革,也引发失业担忧,需提前准备。
AI时代,我们为何重写规则引擎?—— QLExpress4 重构之路
AI时代下规则引擎需求旺盛,QLExpress4全面重构。它性能提升,编译和执行性能显著提高;体验优化,支持JSON语法、有表达式追踪功能;还在淘天、钉钉等有应用场景,且对AI友好。
腾讯提出SPO,告别Group
腾讯团队提出Single - stream Policy Optimization(SPO),回归单流策略梯度范式,解决组基方法瓶颈。它有多项亮点,如告别组同步、采用自适应价值跟踪等,在实验中提升了模型性能和训练吞吐。
面对MCP"工具投毒",我们该如何应对
近期MCP爆火但安全风险显现,安全机构指其有严重漏洞,会致‘工具投毒攻击’。本文介绍通过客户端/服务器代码复刻攻击过程,剖析MCP客户端和服务端安全风险,还给出阿里云的两种安全监控方案。
VLM会描述视频,却未必用对参考图:RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner,强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数;还构建 MRVBench 评测基准,实验显示其表现优异。
Demo的高估值时代结束了,具身智能开始按生产力重新算账
WAIC后具身智能进入冷静期,融资热但投资人关注点转变。过去‘PPT估值、Demo定价’,如今按生产力算账。分析了高估值由来、发展路径类似大模型,还给出衡量企业的四把尺子,并以酷哇科技为例说明。
首个Gemini桌面端曝光,系统级Agent空降PC!
5月20日Google I/O 2026前夕,谷歌提前“放大招”,Gemini桌面端曝光,Mac版先上线。它具备四大核心功能,如系统级Agent操控PC等。全新Gemini 3.2闪现,编程能力惊人,谷歌还更新Workspace应用图标。
H100去哪儿了?
X 用户疑问引发关注,H100 供应下降成算力危机。超大规模云厂商和前沿实验室提前锁定产能,核心短缺在于内存与封装工艺。算力危机冲击 AI 生态,产业界有应对方法,但短缺问题短期内难解决。