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「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练(RPT)」新范式,将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务,可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点,实验显示其提升了语言建模能力。
苹果拆解AI大脑,推理模型全是「装」的?Bengio兄弟合著
苹果最新研究揭示大推理模型(LRM)在高复杂度任务中普遍‘推理崩溃’。即便给予明确算法提示,模型亦无法稳定执行,暴露推理机制的局限性。研究还通过多种实验环境分析了模型在不同复杂度问题中的表现。
o1 核心作者 Jason Wei:理解 2025 年 AI 进展的三种关键思路
前OpenAI核心研究员Jason Wei跳槽Meta后,在斯坦福大学AI Club演讲,提出理解2025年AI发展的三个核心思想:验证者定律、智能的锯齿状边缘和智能商品化。他认为AI将解决可验证任务,智能成本会趋近零,且各任务发展不均衡。
无损减少80%激活值内存,提升5倍训练序列长度,仅需两行代码
港中文(深圳)和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法,通过线性分解和分步计算,将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%,在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍,代码已开源。
超越单文件代码生成:微软发布的ZeroRepo如何规划构建3.6万行大型软件?
微软等团队提出Repository Planning Graph(RPG),开发ZeroRepo框架,实现从零生成大规模代码库。RepoCraft基准实验显示,ZeroRepo功能覆盖率81.5%,代码近3.6万行,超现有基线,为AI驱动的软件工程开辟新路径。
AI顶会反噬整个学术圈!「不发表就会死」,NeurIPS爆仓,博士年肝4.5篇大崩溃
NUS研究者指出,NeurIPS等AI顶会投稿量激增,正反噬学术圈。当前模式存在结构性危机,如学术产出泡沫化、环境代价高、研究者心理负荷大等。为此,他们提出“社区联邦会议”(CFC)模型以解决问题。
GPT-5点赞!八大顶尖机构发布「自进化智能体」全面综述
在2025年,大语言模型已演变为智能体,但现有智能体部署后难以适应变化。格拉斯哥大学等机构学者发布综述,系统梳理自进化AI智能体核心框架与挑战,提出三定律,还介绍了优化技术、应用案例等,并指出未来方向。
金融AI的年度大考交卷了:2万名选手、30+家机构、百亿级数据开源
八月末上海举办的AFAC金融智能创新大赛(AFAC2026)总决赛,吸引众多顶尖选手。赛题模拟真实金融场景,涵盖数据规模、反馈少等难题。四届赛题反映金融AI技术迁徙,还开源百万金融智能数据集,构建数据飞轮。
从WAIC上爆火的功夫机器人,看到这家央企的具身智能「真功夫」
今年4月“功夫boy”机器人出圈,3个月后的WAIC上它全新升级。其背后是中国电信人工智能研究院(TeleAI),由李学龙教授带领。他们技术栈全面,在硬件、软件、数据等方面全栈自研,还布局智传网,未来发展潜力大。
挖掘注意力中的运动线索:无需训练,解锁4D场景重建能力
香港科技大学(广州)与地平线团队提出VGGT4D,通过分析VGGT内部机制,利用注意力层运动线索,提出无需训练框架,在动态物体分割等任务表现优异,为低成本4D重建提供新思路。