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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。
谷歌Gemini 2.5全线爆发!勇战「濒死恐慌」,却被丝血宝可梦吓到当场宕机
谷歌旗舰Gemini 2.5全家桶三款模型昨夜上线,包括正式版2.5 Pro、2.5 Flash及预览版2.5 Flash - Lite。技术报告显示其性能提升显著,还在玩宝可梦时惊现类人恐慌,推理性能下降。
o3-pro答高难题文字游戏引围观,OpenAI前员工讽刺苹果:这都不叫推理那什么叫推理
OpenAI“最新最强版”推理模型o3 - pro引发关注。首位全职提示工程师给它设难题,它推理后答对。OpenAI前员工借此讽刺苹果。各大评测榜单显示其表现与官方有差异,苹果&SpaceX前工程师分享使用心得,肯定其表现。
大模型Agent的下一阶段:可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下,研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统,设计四层渐进式架构,经《卡坦岛》实验,证明自我进化能力,不同模型表现有差异,代码级进化潜力惊人。
让AI自己设计芯片!中国科学院发布「启蒙」,芯片全流程自动设计
近日,中科院计算所联合软件所推出「启蒙」系统,基于AI实现处理器芯片软硬件全流程自动设计,达到或部分超越人类专家水平。该系统在多方面表现出色,如设计的CPU达ARM Cortex A53性能等。
给大模型装上「思维分段引擎」:浙大InftyThink解锁无限深度推理
如今大模型长上下文推理面临计算成本高、推理易中断问题。浙大联合北大团队提出InftyThink新范式,将传统推理拆成短片段并总结,突破推理长度限制,在多基座模型实验中表现优异。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要,传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练,革新检索生成范式,提升视觉语言模型多方面能力,代码已开源。
1/15成本,实现AI水印新SOTA | 南洋理工大学&A*STAR
给AI生成作品打水印成行业共识,但传统方法有短板。南洋理工大学等机构研究人员提出局部鲁棒图像水印方法MaskMark,成本仅为Meta模型WAM的1/15,在多任务中表现优异。
爆火论文颠覆RL认知!「错误奖励」让LLM推理暴涨24.6%,学界惊了
最新爆火论文颠覆传统RL训练认知,华盛顿大学等团队证实「伪奖励」可让LLM推理性能提升。研究设置多种伪奖励形式实验,发现其对Qwen模型有效,但并非对所有模型都有效。
大模型微调知识与实践分享
文章详细介绍大型语言模型(LLM)微调知识与实践,包括模型结构、参数量等知识,以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程,介绍相关平台和框架,如星云、TuningFactory等。