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突破多模态奖励瓶颈!中科院清华快手联合提出R1-Reward,用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型(MRMs)对提升多模态大语言模型表现至关重要,强化学习理论上可引入长期推理能力,但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型,在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
Google DeepMind 联合创始人、首席 AGI 科学家:如何构建一个让 AGI 有助于人类繁荣发展的世界?
Google DeepMind联合创始人、首席AGI科学家Shane Legg在播客中称AGI可能2028年到来。他探讨AGI定义、伦理等,认为其分多层级,还指出社会模式或改变,部分工作将受影响,也强调利用好它或带来黄金时代。
超越免训练剪枝:LightVLA引入可微分token剪枝,首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架,它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题,提出两大创新,在LIBERO实验中性能超经典模型,还实现推理加速。
2张4090竟能本地微调万亿参数Kimi K2!趋境联合清华北航把算力门槛击穿了
仅需2 - 4张消费级显卡(4090),就能在本地对DeepSeek 671B乃至Kimi K2 1TB这样的超大模型进行微调。这得益于KTransformers和LLaMA - Factory两个国产明星项目联动,大幅降低成本,开启AI个性化定制时代。
一张图生成任意场景3D模型,部分遮挡也不怕|IDEA x 光影焕像联合开源
IDEA研究院张磊团队与香港科技大学谭平团队联合推出SceneMaker框架,以DINO - X与Triverse为基础,实现从任意开放世界图像到带Mesh的3D场景完整重建,解决遮挡难题,有多项创新,应用场景广泛。
光卖模型不够了!OpenAI联合19家顶级投资、咨询、系统公司成立专门公司帮企业落地AI
OpenAI宣布成立OpenAI Deployment Company,收购Tomoro引入约150名工程师。该公司初始投资超40亿美元,有19家机构入伙,将帮企业在核心业务中构建和落地AI系统。
多模态模型学会“按需搜索”,少搜30%还更准!字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略,通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制,用强化学习训练模型,使其按需搜索。实验显示,MMSearch - R1系统少搜30%还更准,为多模态大模型发展提供洞见。
大模型听懂语音却反而变笨?港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后,Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题,输入从文本变语音,推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架,通过三项创新解决此问题,实验显示推理能力100%复原。
港科大(广州)联合腾讯AI平台部开源VibeWorlding,3D世界构建迎来Vibe Coding时刻?
香港科技大学(广州)联合腾讯AI平台部提出VibeWorlding,是可通过多轮对话等自主构建和编辑交互式3D世界的多模态智能体框架。团队开源多项数据,其模型经强化学习后表现超GPT - 5.5等。
Greg Brockman(OpenAI 联合创始人)把“那场宫斗”讲完整了:董事会、请愿书、马斯克与控制权
OpenAI联合创始人Greg Brockman做客播客,讲述公司“宫斗”内幕、与马斯克谈判细节等。还谈及模型能力、算力瓶颈、AI应用等,如GPT 5.1到5.2有质的飞跃,算力将成基本人权,AI推翻物理假设。