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伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!
伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。
最强协作模型?MiniMax M2.7 实测:AI开始更会合作了 | Claude Teams
MiniMax M2.7模型发布,强调模型自我进化、Agent Harness和Agent Teams。它能构建复杂Agent Harness,完成高难度生产力任务。其能力达国际一线水平,在多测试中成绩优异。还介绍了Harness、Agent Teams等概念及应用场景。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法,一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法,受决策树启发,将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程,能从零合成数据,还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著,可扩展性佳。
NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了,代码已开源
TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器,能对长视频序列重渲染,减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战,性能优于现有技术,论文与代码已开源。
PDL 在 SGLang Kimi K3 中的应用
文章介绍 PDL 在 SGLang Kimi K3 中的应用,K3 内核优化接入 PDL 以缩短相邻内核间隙。分析 PDL 原理、在 bs=1 decode 中解决的问题,阐述计算链和通信链上的应用,还提及性能数据和实现问题。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token,竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注,但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题,消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关,其目标函数存在长度和难度偏置,长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。
DeepSeek开源,Agent能力大升级,剧透2026!
DeepSeek昨晚更新并开源V3.2正式版及长思考增强版V3.2-Speciale,亮点是Agent能力进化。一年来它未增模型规模,靠架构优化等提升性能、降低成本,坚持自我路线很稳,V3.2继续提升能力。
聚焦手机AI“超级入口”,中兴Nebula小模型让手机秒变“小秘”?
移动智能时代,手机AI“超级入口”成竞争焦点。美团率先推出AI Agent,中兴通讯自研Nebula-GUI模型表现亮眼,在测评中获佳绩,已在多款手机商用,还开发数据制备系统,经监督微调、双层强化学习提升性能。
GPT-5 = Scaling Law失效?毕树超:永远有效,因为它反应的是数据结构,客观规律
Shuchao Bi在哥大演讲阐述AI发展。回顾自监督与强化学习路径,指当前发展遇高质量数据瓶颈,认为Scaling Law不会失效。还探讨通往AGI面临的问题,畅想AI重塑世界,提出两个理解AI发展的心智模型。
AutoResearch-LLM:让 Agent 接手 LLM 训练优化
本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架,还分享踩坑经验。思路方法与平台无关,可类比到外部环境,适合关注 AI Coding 等的同学。