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告别「盲目自信」,CCD:扩散语言模型推理新SOTA
华为小艺香港团队等研究人员提出上下文一致性解码算法(CCD)。它解决传统DLM推理“短视”和采样预算固化问题,在开源DLMs上实现3.48倍加速和3.9%性能提升,适配多种解码设定。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享,结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络,探讨未来超大规模 RL 发展方向,涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
多智能体大语言模型中的人类自适应协作
尽管大语言模型有进展,但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制,结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色,为构建 Agentic 系统提供指导。
Meta 打造“组织第二大脑”智能体的设计思路
Meta介绍了一款名为"组织第二大脑"的AI智能体设计思路,旨在捕获存储领域专家专业知识,架构结合结构化可审计知识与自改进闭环,无需重训模型即可更新,最初用于合规领域,可推广至多个领域。
语言反思>强化学习:伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习,但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器,将LLM执行轨迹转化为诊断信号,用语言反馈替代标量奖励,仅用传统方法1/35计算量,性能最高提升19%。
当 AI 开始重写负载,数据库该如何重新设计?
AI正改写数据库命题,新数据对象进入生产链路,AI Agent带来更复杂任务链路。在腾讯云数据库DBTalk上,三位研究员从不同方向探讨当负载被AI改写,数据库该如何重新设计,包括内核优化、资源管理和测试测评等方面。
ROLL:面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架,专为LLM训练优化。它设计灵活,不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色,还采用创新机制提升效率,支持自定义操作,适合学术和业务场景。
Transformer祖传设计遭暴击,COLM顶会三篇论文发难
COLM 2026上,三篇论文对Transformer关键技术发难。《Cracks in the Foundation》指出长上下文架构选择影响大;《Lost in Backpropagation》揭示输出投影层信息损耗严重;《When Fewer Layers Break More Chains》表明层剪枝影响长链推理。
华为 IJCAI 2026 论文盘点:从「规模密度」转向「设计密度」
IJCAI 2026将召开,AI算力成本高,参数扩张边际收益低,技术创新逻辑转向‘用得更省’。华为四篇被收录论文,用精巧架构和训练策略,在四方向展现系统化工程能力,提供技术转型路径。
Lumina-DiMOO:多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO,它基于离散扩散建模,打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型,它解决了生成慢、质量受限等问题,在多项评测中夺魁。