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刚刚,GPT-5.4 发布,百万上下文、最强全能模型
OpenAI发布GPT - 5.4,集推理、编程等能力于一体,支持百万级上下文窗口。有三个版本,功能全面升级,如支持中途打断、电脑操作、视觉能力提升等,还更省token、少幻觉,安全机制完善,价格有调整。
AI学会左脚踩右脚自进化?Meta华人新研究改写Agent法则
Meta华人学者Jenny Zhang联合多机构研究者提出新智能体框架HyperAgents(DGM - H)。它打破任务能力与自我改进能力需对齐的局限,能跨任务自我改进,还自动生成基础设施,或改写Agent竞争规则。
合成数据>人工数据,绝对性能暴涨超10个点!仅需任务定义,高效微调大模型
为解决基础模型在专业领域表现不佳、依赖人工标注数据的难题,北大、MIT等机构提出「合成数据强化学习」框架。该框架仅需任务定义,能生成合成数据微调模型,在多领域基准上性能提升显著,代码已开源。
任务级奖励提升App Agent思考力,淘天提出Mobile-R1,3B模型可超32B
现有Mobile/APP Agent依赖动作级奖励,难应对变化环境。淘天集团团队提出Mobile-R1框架,采用三阶段训练,结合任务级奖励,实验显示其表现超基准,团队还计划开源资源。
GPT-5.6 Sol首批内测结果来了!同任务成本只有Fable 5一半
GPT-5.6 Sol预览版发布半月,首批内测报告出炉。它代码简洁,适合长链路任务,视觉效果好。虽整体略逊Fable 5,但成本近乎减半,且安全限制小,即将全量上线。
首发限时免费两周!实测腾讯混元Hy3:Agent能力飞升,日常主力毫无压力
腾讯混元Hy3正式版发布,尺寸300B,在多领域表现亮眼,追平甚至超越大参数模型。作者用三个刁钻场景实测,Hy3在全栈开发、3D游戏开发、办公任务中表现出色,幻觉率低,达生产级标准。
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”。
打破AI能力的惯性评估方式,红杉中国推出全新双轨基准测试xbench|甲子光年
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench,采用双轨评估体系,构建多维度测评数据集,追踪模型理论能力上限与Agent实际落地价值。还采用长青评估机制,首期发布两个核心评估集并给出综合排名,公开后邀各界完善。
数据分析师如何快速建立在 AI 时代最值钱的能力:一份可落地的行动路线图
文章借Snowflake分享,探讨数据从业者在AI时代的核心能力。介绍AI从工具到执行者的进化,指出数据叙事成稀缺技能,还给出普通职场人90天AI逆袭路线图,强调人类在决策判断上的不可替代性。
ICML 2025 Spotlight | 快手、南开联合提出模块化双工注意力机制,显著提升多模态大模型情感理解能力!
情智兼备是人工智能发展方向,但多模态情感数据语义复杂,建模跨模态关联是挑战。快手可灵团队与南开提出模块化双工注意力范式,构建‘摩达’模型,在多任务测试中性能提升,成果被 ICML 2025 收录。