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推理正确率下降65.5%!斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限

大语言模型在数学证明常现推理漏洞,斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入,拆解为子任务,构建评测体系,用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低,存在结构性缺陷。

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GPT-6要「活」了?MIT新作曝光,AI「自进化」不远了

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没想到,32B清华DeepDive掀翻深度搜索全场的!

文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳,核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题,端到端多轮 RL 训练,在 BrowseComp 刷新开源记录,迁移能力也强。

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RAE的终极形态?北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑

北大和阿里团队提出 UniLIP,解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP,实现图像重建,还提出双条件架构用于生成和编辑,在多基准取得 SOTA 性能。

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一段 signature,不仅撬开了 Opus 的隐藏推理,还让 Kimi、GLM 露出了"熟悉感"

研究者发现,将 Opus 等强模型返回的加密推理块交给同家族弱模型,弱模型可能转写出隐藏内容。如用 Haiku 读取 Opus 的加密信息。此外,公开的 Agent 轨迹存在隐私泄露风险,部分开源模型易受 Opus 风格影响。

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OpenAI和Anthropic费尽心机加密的思维链,竟然能被轻松提取?

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Kimi K2 详测|超强代码和Agent 能力!内附Claude Code邪修教程

作者熬夜带来 Kimi K2 模型详测及 CC+K2 邪修教程。K2 是 1T 参数量的 MoE 开源模型,基准测试成绩优异,在代码、Agent、数学推理任务表现突出,前端能力强,还能驱动 Claude Code,成本低。

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GLM4.5之后,智谱又开源GLM-4.5V,实测下来视觉推理能力贼强~

智谱继GLM4.5后又开源GLM - 4.5V,它是同级别开源SOTA视觉推理模型,在多模态理解榜单表现优异。文章实测其在科研全生命周期的应用,还介绍了模型架构设计和训练策略。

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