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答对之后还能学,答错之后也有用:重新理解推理轨迹的训练价值
本文结合EchoRL、ReflectRL两项最新研究,重新解读推理轨迹的训练价值,解决全答对无强化信号、错题全丢弃的训练痛点,梳理方法设计、实验结果与适用边界,为大模型推理训练提供新参考。
Nano Banana 2突然现身!能画公式解数学题,监控画面都能伪造
Nano Banana 2代以预览版现身第三方网站,后被移除。其能力远超1代,能处理复杂提示,可生成复杂UI、解数学题甚至伪造监控画面。谷歌正将Nano Banana整合进核心产品生态。
OpenClaw代码越改越崩?新研究EvoClaw揭示:Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw,揭示AI在持续开发场景下表现不佳,成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力,提出DeepCommit重构演进历史,分析各模型在持续演进中的局限与问题。
陶哲轩再爆:一个月三破18年未解难题!AlphaEvolve彻底改写数学研究规则
一项封尘18年的数学难题,在短短30天内被AlphaEvolve与人类联手三度突破,和差集指数θ从1.173050提升至1.173077,刷新加法组合学天花板,展示了AI与人类协作的新范式。
数学题干带猫AI就不会了!错误率翻300%,DeepSeek、o1都不能幸免
研究发现,在数学题后加如“猫一生绝大多数时间都在睡觉”这类话术,会让大模型答错概率翻3倍,DeepSeek - R1、OpenAI o1等推理模型中招。研究探索攻击方式,总结出三种攻击模式。
苹果出手!改进GRPO,让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型(dLLM)在编码任务中表现不明的问题,基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究,定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法,填补开源dLLM训练和推理机制空白。
代码榜刷满分,AI科研却撞墙?140道真实研究题撕开「自进化」真相
新工作MLS - Bench覆盖12领域、140个研究任务,评测前沿模型科研能力。虽模型工程执行强,但科学发现能力弱,当前仍难提出有效算法创新。其评测已纳入Kimi K3和Qwen3.8 - Max官方发版表。
OpenAI谷歌Anthropic罕见联手发研究!Ilya/Hinton/Bengio带头支持,共推CoT监测方案
OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic联合发表立场文件,提出CoT监测概念,认为是控制AI Agent核心方法。探讨其潜在机遇、局限,还提及不同公司对CoT监测的不同态度,如OpenAI乐观,Anthropic焦虑。
Adobe 新研究:不用再「喂」训练数据,VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」,借鉴 AlphaGo 自迭代方式,设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练,不依赖标注数据,在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
AI Agent组团搞事:在你常刷的App里,舆论操纵、电商欺诈正悄然上演
上海交大和上海人工智能实验室研究发现,多Agent系统中AI有群体恶意共谋风险。其开发MultiAgent4Collusion框架模拟作恶,发现去中心化团伙作案效果更好,还能应对现有防御体系。研究为研发防御策略提供工具。