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大模型能力,小模型成本!Google等 | 提出递归混合框架:MoR, 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架(MoR),融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略,在不同路由机制各有优劣。实验显示,MoR在性能、计算和内存效率上表现出色,有望实现“大模型能力,小模型成本”。
小模型大作为!微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来,“参数越大,能力越强”成行业共识,但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本,在多项测试中超越头部大模型,还提出SSP框架和MGPO算法。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge!
论文揭露惊人漏洞,一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判,导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞,提出Master - RM模型,其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
谷歌向左、李飞飞往右,阿里世界模型「快乐生蚝」杀出第三条路
阿里推出世界模型HappyOyster(快乐生蚝),基于原生多模态架构,有漫游和导演两大核心功能,可实时构建和交互。与文生视频模型不同,它能随时被干预。虽世界模型尚处早期,但应用场景广泛。
ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」,清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯
在大语言模型加速进入高风险应用场景当下,“安全对齐”是挑战。如今广泛采用的“浅对齐”脆弱不堪。清华团队提出STAIR框架,能提升开源模型鲁棒性,还推出RealSafe - R1模型进行安全对齐。
MSRA首测AI从零建仓库:能写、能跑,但不一定对丨ACL'26
微软亚洲研究院工作RepoGenesis被ACL 2026高分录用,它是面向多语言、仓库级、端到端Web微服务生成的基准。输入贴近实际,用多维度评测开源Agent和商业IDE,还拓展模型微调。但也有边界,未模拟真实复杂需求。
时隔一年,再次使用7个国产AI大模型写高考作文,国产模型的进步也太大了!有彩蛋。
去年评测国产模型写高考作文能力时,各模型问题不少,如用词重复、字数不足。今年再次测试7个国产模型,能力有指数级提升,文采惊人,扣题方面通义千问和文心一言表现出色。文末还有海外模型“翻车”彩蛋。
谷歌开源基于物理模拟的气象模型,能预测暴雨、台风、大干旱
传统通用循环模型处理小尺度有局限,谷歌开源基于物理模拟的神经通用环流气象模型NeuralGCM,在预测突发恶劣天气出色,还介绍其动态核心、物理模拟模块等,经测试有一定优势。
现有AI都是假实时!Thinking Machines发布交互模型,离真正的贾维斯真的近了
Thinking Machines发布交互模型,切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互,由交互和后台模型组成。架构设计独特,解锁多项功能,评测表现佳,但也存在长会话、计算部署等局限。
9B“小”模型干了票“大”的:性能超8倍参数模型,拿下23项SOTA | 智谱开源
智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking,在28项评测中拿下23个SOTA,成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制,通过课程采样强化学习提升能力,还获10亿投资。