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大模型竞赛转向:决胜关键为何是“后训练”?|甲子光年
大模型价值主战场向后训练转移,Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难,后训练方法也在进化,如采用SFT+RL等,还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。
AI Agent做PPT卷疯了,最强选手被挖掘出来了
2025年是AI Agent元年,做PPT成成果显著领域。Agent能自主完成PPT全流程,解决此前导出编辑难题。文章对比GenSpark、天工Agent等产品在不同场景做PPT的表现,为用户选择提供参考。
太牛了~~复杂表格Cell合并、跨页拼接,中文领域96%,甩MonkeyOCR 20%
在PDF文档解析领域,复杂表格解析是难题。今天分享的OCRFlux是基于qwen2.5vl - 3B模型微调的解决方案,有单页解析和跨页段落/表格合并等创新点,测试得分超96%,远超MonkeyOCR等。
AI 陪伴赛道,会诞生下一个「泡泡玛特」吗? | GAIR Live
AI科技评论组织“AI陪伴”线上圆桌,多位从业者探讨AI陪伴是否伪命题、不同人群接受度、产品核心价值等,还讨论IP对AI硬件的重要性、硬件与软件优势、是否出海等问题。
AI发现医生看不见的隐藏心脏病风险,近90%准确率远超人类专家|Nature子刊
登上《Nature》子刊的研究显示,约翰霍普金斯大学团队开发的多模态AI模型MAARS,用深度学习处理原始MRI图像,实现对心源性猝死风险高精度预测,准确率达89%,还能辅助制定个性化医疗方案。
重塑AI记忆边界:MemOS开源!时序推理较OpenAI提升159%
近日,记忆张量等多家团队发布面向大模型的工业级记忆操作系统MemOS。它借鉴传统操作系统架构,实现AI记忆结构化管理,性能超OpenAI等方案,未来将成立社区、推进应用及持续迭代。
伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench!用Scaling RL打造,配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世,基于Qwen3 - 32B,仅用强化学习训练,以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境,用改良GRPO++算法,还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
AI哪怕答案正确,逻辑链却惨不忍睹,奥数级不等式证明成功率不到50%| 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究,系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现,模型答案正确多靠猜,推理漏洞多,参数大、思考久也不能提升推理严谨度,但自我反思和定理线索策略有改善效果。
Claude与人类共著论文,苹果再遭打脸!实验黑幕曝光
苹果一篇质疑大模型推理能力的论文引发争议。Open Philanthropy研究人员联手Anthropic发表论文,揭露苹果论文三大缺陷,指出部分测试无解却让模型“背锅”,还给出正确评价大模型推理能力的方法。
火山引擎,「出击」Agent
2025 年年中大模型竞争进入下半场,Agent 成焦点。文章分析其 2B 与 2C 落地困境,介绍火山引擎新开发范式,如 TRAE、豆包大模型 1.6、PromptPilot 等,助企业解决 B 端落地难题。