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RL加持的3D生成时代来了!首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域,上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1,还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准,实验显示其性能优异。
Nature新研究:AI竟然分不清事实和信念
斯坦福大学团队在Nature发表研究,测试15个大模型,发现其区分事实、信念和知识存在严重缺陷。如处理第一人称信念准确率低,对语言线索依赖高,在高风险领域应用令人担忧。
DeepResearch的概念、核心挑战与进化路径
华为、利物浦大学等研究者撰写综述文章《DEEP RESEARCH AGENTS》,梳理了DeepResearch进展。它由大语言模型驱动,超越RAG等现有技术,介绍其核心技术组件,指出面临的挑战并指明未来发展方向。
GraphRAG,这次被G-Reasoner统一了
大语言模型在知识密集型任务中存在局限,GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架,含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块,在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。
比NanoBanana更擅长中文和细节控制!兔展&北大Uniworld V2刷新SOTA
兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2,它提出UniWorld - R1框架,在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强,能提升其他基础模型性能,相关论文、代码和模型已开源。
为 Agentic AI 的黎明构建地基
文章指出大语言模型虽耀眼,但企业级解决方案需坚实数字底座。在 Agentic AI 时代,数据范式、基础设施哲学都要重塑,智能体模式崛起带来挑战与机遇,技术决策者要做好底座构建。
MIT团队完成AI控制人类行为实验项目
MIT团队的Human Operator项目是实时人体增强工具,也是MIT Hard Mode 2026获奖项目。它通过视觉 - 语言模型结合电刺激肌肉实现人体运动控制,介绍了技术栈、环境要求、软硬件准备、安装步骤等。
「重要性采样」并不「重要」?快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中,重要性采样机制“失灵”,存在权重错配现象。为此提出算法ASPO,在多基准测试中展现优势,训练更稳定。
The Batch: 844 | AI 天气预测加速推进
美国国家飓风中心与 Google 的 Weather Lab 合作,利用新模型预测风暴。该模型能比传统方法更准确预测风暴形成、路径和强度,最长提前 15 天,测试表现优于 Google 之前的 GenCast 模型和 ENS 模型。
10万智能体同场模拟,YuLan-OneSim带来真正的大社会实验
YuLan-OneSim是大语言模型驱动的社会模拟器,能模拟人类社会行为。它可零代码构建场景,有50个默认场景,具分布式架构,支持10万智能体同场模拟,还推出AI社会研究员,自动完成社会科学研究流程。