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自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由,实现模式自适应切换,在多基准测试中效果与效率双升。
Andrej Karpathy深度解读:强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」
Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」,因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评,认为找到符合原则算法是突破。
一个模型统一4D世界生成与重建,港科大One4D框架来了
港科大研究团队提出 One4D 框架,可统一 4D 生成与重建,构造同步输出多模态的视频扩散模型,支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点,用合成与真实数据混合策略训练,实验表现佳。
训练大模型玩《反恐精英》:自带外挂一枪爆头,堪比职业玩家
动视暴雪、斯坦福大学和英伟达等研究人员基于职业玩家游戏数据和Transformer架构,开发游戏大模型MLMOVE。在《反恐精英:全球攻势》测试中,它表现出色,性能超现有机器人,还具提前预判移动等创新。
传言:中国AI 公司人肉运硬盘到马来西亚训练模型,美国芯片禁令形同虚设?
《华尔街日报》传言中国AI公司工程师人肉运硬盘到马来西亚训练模型。美国芯片禁令下,中国公司难进口先进硬件,采用复杂方式规避。任正非和黄仁勋都认为可集群补单芯片性能,美国制裁效果堪忧。
数据减少超千倍,500 美金就可训练一流视频模型,港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目,它基于 FVDM 理论,可极低成本微调大规模预训练视频模型,成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍,代码已开源。
视频扩散模型新突破!清华腾讯联合实现高保真3D生成,告别多视图依赖
清华大学联合腾讯提出Scene Splatter,基于视频扩散模型,从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段,提升三维场景生成效果,解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。
VinciCoder:多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习,数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder,打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域,通过两阶段策略统一多样化代码生成任务,在多基准测试中表现卓越,为领域研究提供新范式。
ACL 2025 | 大模型乱试错、盲调用?KnowSelf让智能体有「知识边界感知」能力
ACL 2025 论文《Agentic Knowledgeable Self-awareness》聚焦提升智能体「知识边界感知」能力。KnowSelf 方法让智能体自主调节知识运用,实验显示其性能优,还探索了智能体自我认知多方面影响。
清华教授创业押注RSI,融资近4亿元,要做会自我进化的模型
本文报道清华AI学院助理教授陈勇超创办超衍智能,押注递归自我改进RSI方向,打造可自主研究、自我进化的下一代基座模型,公司成立不到三个月完成近4亿人民币融资,已公布多项阶段性研究进展,全球多家机构已布局该赛道。