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不靠海量数据,如何精准喂养大模型?上交Data Whisperer:免训练数据选择法,10%数据逼近全量效果

上海交通大学等团队提出 Data Whisperer,首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据,无需训练与人工标注,用 10% 数据让微调效果逼近全量数据,在方面领先传统方法。

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重磅!Meta开源通用神经输入系统!人人可用的非侵入式手环登场

Meta开源通用神经输入系统,用基于手腕的输入技术结合上下文感知AI带来新交互体验。关键技术EMG可读取大脑电信号,将其转成数字命令,系统表现优秀,为“隐形”人机交互奠基。

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微调重要表征以增强思维链的推理能力

团队提出关键表征微调(CRFT)方法,通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性,能提高推理准确率,学习参数量低,还适应少样本场景。

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OpenAI拿IMO金牌是火了,但惹怒大批人:抢发炒作,抢学生风头

OpenAI宣布其模型在IMO竞赛得分35/42获金牌,十分高调。但IMO曾要求AI公司赛后一周公布结果,避免抢学生风头。谷歌很低调,OpenAI却提前公布,引发不满。此外,其金牌成色也遭质疑。

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OpenAI新Agent遭中国24人初创团队碾压!实测成本、质量全输惨,海外用户:中国Agent代差领先

昨日凌晨,OpenAI推出ChatGPT Agent新功能,标志其踏入“智能体人工智能”领域。虽官方称该功能性能先进,但实际效果有局限。海外网友对比发现,它被中国24人初创团队产品Genspark等碾压。

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Transformer危!谷歌MoR架构发布:内存减半推理速度还翻倍

谷歌推出全新底层架构Mixture-of-Recursions(MoR),推理速度提高2倍、KV内存减半,首次在单一框架实现任务处理与动态分配计算资源,研究人员通过实验验证其性能超Transformer。

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苹果向英伟达生态妥协了!MLX框架主动适配CUDA

苹果特意为端侧AI模型训练推出的MLX框架,主动增加了CUDA支持。因CUDA在AI开发领域占主导,且生态强大,苹果此举是借力英伟达生态、扩大自身影响力的战略选择,也避免侵权。

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综述:LLM 驱动AI Agent通信协议与策略

文章指出传统互联网用户完成行程繁琐,而代理互联网可让代理自动完成。随着LLM驱动智能体应用深入,其发展专业化,需智能体协同,有效通信成关键。介绍了智能体通信定义、分类及种通信协议。

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大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷,阻碍其在场景应用。本文提出双层效率优化框架,梳理两类前沿技术,通过实验揭示瓶颈,为轻量化推理指明路径。

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AI们数不清六根手指,这事没那么简单。

作者测试发现Grok4、OpenAI o3等模态模型都将六指图数成五指,仅Claude 4偶尔答对。研究揭示大模型看图片用记忆而非视觉,易受刻板印象影响,在工业等场景或引发严重后果。

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