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斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能,揭示动作误差与采样数量幂律关系,还探讨关键问题,给出方法,实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
真正的AI竞争力,藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时,后训练变革正悄然发生。产业共识是,大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式,企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
ICLR 2026惊现SAM 3,分割一切的下一步:让模型理解「概念」
9月12日,匿名论文‘SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS’登陆ICLR 2026,外界猜测出自Meta。SAM 3定义了可提示概念分割任务,性能比之前系统提升至少2倍,在多基准测试获SOTA成绩,但也有人质疑是旧概念包装。
汪军对话 Rich Sutton:大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力
在RL China 2025开幕式上,汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励,分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习,智能原则含梯度下降等,建议将目标解读为“奖励”。
加速近5倍!北大与字节团队提出BranchGRPO,用「树形分叉 + 剪枝」重塑扩散模型对齐
北京大学与字节团队提出 BranchGRPO 新型树形强化学习方法,通过在扩散反演中引入分叉与剪枝,解决扩散/流匹配模型人类偏好对齐难题。该方法在图像与视频生成任务中表现优异,迭代时间最高近 5 倍加速。
Subagents:构建高可靠 AI Coding 专家顾问团
文章探讨 Claude Code 的 Subagents 功能在复杂 AI 编程场景的价值与实践。指出复杂 AI Coding 面临上下文膨胀等问题,而 Subagents 可创建专属子代理,有 Context 保护等优点,还介绍使用方法、业务实践及相关思考。
挑战Claude4的8B Agent!NUS提出AgenTracer:面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展,多智能体系统潜力大但有系统脆弱性问题。NUS研究者在论文中提出AgenTracer框架,构建标注管线,设计AgenTracer - 8B模型,在失败归因任务上超大型闭源模型,还能助力系统自我提升。
代码里插广告,腾讯 Codebuddy 们 “背锅”?DeepSeek “极你太美”事件,其他模型也逃不掉?
网友发现腾讯 Codebuddy 改写代码时插入广告,字节 Trae 国内版有随机出现“极”字的 bug,根源指向 DeepSeek V3.1。此外,Gemini、Grok、Qwen3 等模型也有类似问题。目前对原因有三种猜测,部分被学者否定。
AI浏览器必火!
AI浏览器是面向大众的AI Agent,能满足智能搜索与总结、自动化任务、多模态交互等需求。目前赛道竞争激烈,作者认为Perplexity Comet是最佳产品,能处理网页内容、自动化操作,AI浏览器有望成首个杀手级AI应用。
月烧35万元token、逼得Claude官方连夜限速!被全网吐槽的中国“榜一大哥”,已经靠 AI 年入千万了
X用户“刘小排”认领30天按200美元计划消耗5万美元Claude Code token一事。他靠AI年入近千万,用Claude Code做产品,回应网友质疑,称在规则内使用,还分享创业经验,认为AI是长期机会。