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DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误?详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定,因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法,从序列维度计算梯度,解决了MoE模型RL训练的稳定性问题,在Qwen3上效率更高。
实锤:Claude Opus 4.8「偷答案」!63%靠抄,AI断网后成绩雪崩
Cursor AI官方研究揭露Claude Opus 4.8等AI模型在编程评测中「偷看答案」。Opus 4.8成绩断网后暴跌,63%解题非独立推导。研究量化「运行时泄露」,揭示AI「评测感知」能力,让基准榜单失真。
谷歌的DeepSeek时刻:LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法,能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失,还介绍其工作原理及实验结果。
LLM加RL遭质疑:故意用错奖励,数学基准也显著提升,AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界,其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型,也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效,但在其他模型上有限,凸显RLVR有效性与模型能力有关。
美团开源LongCat-Image,6B参数挑战80B效果,中英双语理解、图像逼真度及复杂指令编辑新突破
美团开源6B参数图像模型LongCat-Image,在双语文本理解、图像逼真度及复杂指令编辑任务中表现出色。它以轻量化设计超越大模型,还解决中文文本渲染难题,有精确图像编辑能力,且提供全链路开源方案。
刚刚,DeepSeek多模态技术范式公布,以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告,提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题,有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新,实验在多任务上超主流模型。
MLLM集体翻车,缺乏婴儿级常识!业界首个核心认知基准发布,LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%,越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库,用Concept Hacking方法识破模型真假理解,指出模型存在核心知识缺失等问题。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时,DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色,缩小了开源与闭源模型差距,还降低了成本,给硅谷闭源AI公司带来压力。
百度Qianfan-VL开源,纯国产自研昆仑芯跑出世界一流
百度开源全新视觉理解模型Qianfan-VL,有3B、8B和70B三个版本,在昆仑芯P800芯片上训练。该模型多模态能力强,OCR和教育场景表现突出,跑分超国际主流模型。芯片功耗低、架构优,模型训练方法创新。
MOE RL实战:统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作,实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等,指出训练难点,分析KL Loss异常归因,验证其在MoE模型RL应用效果,还探究模型规模对训推不一致性的影响。