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奖励模型终于迎来预训练新时代!上海AI Lab、复旦POLAR,开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段,奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR,采用策略判别学习新范式,适配强化微调,性能和泛化能力强,为LLM后训练带来新可能。
杨植麟回复:Kimi K2训练用的H800!但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本,透露用英伟达H800,GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮,还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新,团队还公开答疑。
深度体验DeepSeek Harness,我原谅它涨价了
本文深度体验了DeepSeek Harness,它已发布并开源代码。其一切如模型、工具等皆为可插拔积木,官方内置超百个插件。介绍了安装方法、使用特点,还对比了与Codex差异,认为它是Agent时代的安卓,有望推动自进化。
大模型如何泛化出多智能体推理能力?清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日,清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架,利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明,多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平,将推理能力泛化到通用多智能体系统,在一般推理任务表现显著提升。
21 页 PDF 实锤 Grok 3“套壳”Claude?Grok 3 玩自曝,xAI工程师被喷无能!
网友 GpsTracker 爆料,xAI 公司的 Grok 3 在“思考模式”下自称是 Anthropic 公司的 Claude 3.5。多种模式测试显示异常回应仅在“思考模式”触发,21 页 PDF 记录也证实其“自曝”。此事引发热议,有人吐槽预训练团队水平差。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练,让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat,首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法,提出自监督学习方案,构建发布 SceneSplat - 7K 数据集,在多个实验中达 SOTA 效果。
全自研仿真GPU求解器x虚实对标物理测量工厂,打造具身合成数据SuperApp,加速具身仿真生态丨光轮智能@MEET2026
在量子位MEET2026大会上,光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据,仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施,建立全栈仿真平台,还打造多个“爆品应用”,为具身智能发展提供支撑。
2026开年关键词:Self-Distillation,大模型真正走向「持续学习」
2026年刚开场,Self - Distillation成大模型领域高频词汇。传统强教师依赖范式难适配大模型持续进化,MIT等顶尖机构发布三项成果,用不同方法实现自蒸馏,推动模型持续学习。
RSI离我们有多远?这家中国团队给出了第一梯队的工程解
目前行业探讨大模型的RSI时,常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风,而是提出极具现实意义的工程新路径,构建自进化智能体,让经验在网络流转,还以硬核数据证明其体系有效性。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO,这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则,过滤低价值输出,保留关键线索,实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。