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MiniCPM 4.0极速狂飙,端侧模型的比赛,结束了!
面壁智能联合清华发布MiniCPM 4.0,极限场景220倍加速。它是首个原生稀疏模型,有InfLLM v2、CPM.cu等创新,基准测试碾压对手,适配全平台,还有科研、工具调用等功能,标志端侧长文本时代到来。
Reasoning模型可以Self-Train!
当前大模型依赖人类标注数据,成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能,提出自我奖励训练(SRT),用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果,但高难度数据集出现问题,作者给出解决办法并开源代码。
红杉中国xbench全球首发,AI智能体真实战力揭榜!
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench及相关论文,采用双轨评估体系和长青评估机制,首期发布两个核心评估集并综合排名,还提出垂类评测方法论。它能追踪模型能力与实际场景价值,解决现有评估难题。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发,结合DeepSeek R1强化学习训练实践,探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级,指出难点,展示效果对比及解决方案。
RL训练总崩溃?R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要,但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward,解决训练不稳定等问题,在基准上超SOTA模型,还在快手业务场景成功应用。
揭秘 | 桥梁缺陷检测新突破:模型压缩42%,精度几乎不掉
全国公路桥梁超百万座,传统人工巡检效率低且有安全风险,现有深度学习检测模型体积大、计算量高。研究团队提出LBSD - YOLO网络,通过创新实现轻量化,实验显示模型瘦身但性能不减,有重要应用价值。
GCEA-YOLO:给油田装上"防火眼",把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大,传统检测方法有局限,深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络,含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块,检测精度显著提升,还验证了泛化与稳定性,并给出复现代码。
这个开源项目把视频处理与投稿接成一条流水线
Y2A-Auto是面向YouTube、AcFun和bilibili的自动化处理工具,将下载、识别、翻译等操作集成到Web管理后台。用户可手动或自动处理,支持多平台投稿,有多种功能和灵活配置,适合持续处理授权内容的用户。
AI给你的总是平庸答案?5.8万星插件证明:问题不在模型,在你
GitHub上5.8万星的`taste-skill`仓库,无模型代码,仅用文本规则让AI编程工具输出更有品味。揭示AI默认给平庸答案是概率采样结果,还给出反中位数三问及AI时代变贵的是判断力。
更可靠的主播助理:淘宝主播Agent的Harness工程实战
文章聚焦淘宝主播Agent的Harness工程实战。介绍了Harness基础定义与分层结构,阐述上下文工程、工具调用等八项实战内容,还提及记忆体系特色,强调Harness工程是让主播Agent可用、可控、可演化的关键。