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GPT-5系列咋都爱说「哥布林」?原因找到了
OpenAI发布博客解释模型迷上「哥布林」的原因。原来是训练“Nerdy”人格时,奖励信号偏爱怪物词汇,强化学习将风格固化并扩散到普通对话。此前DeepSeek V3.1也出现过「极」字Bug。
刚刚,翁荔博客上新:谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线,文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究,还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law,分析了两者分歧原因。
性能提升11.74%!腾讯优图提出激励推理,专攻复杂指令
现有大语言模型处理复杂指令能力不足,腾讯优图研究团队提出激励推理方法。该方法能提升LLM处理复杂指令表现,在1.5B参数LLM上性能提升11.74%,媲美8B参数模型。
Agent学会自己「长」Skill了!从失败里长出经验,比人类写的更好用|ICML 2026
ICML 2026接收论文提出EvolveR,让Agent从自身成败轨迹自动蒸馏“经验”,经闭环生命周期形成“认知Skill”,维护经验库,用强化学习让其学会“使用经验”,在多跳问答表现优。
一周对战2500万局,这些「AI假人」让人类游戏玩家破防了
2025年巨人网络《超自然行动组》成黑马,新玩法中游戏怪物“假人”接入AI大模型。上线一周参与近2500万场对局,成国内首个深度融合AI大模型并规模化落地的大DAU游戏。
5Y View|欢迎来到评测时代
强化学习推动AI突破,模型将刷爆既有评测,AI实验室面临评测饥荒。构建评测与RL环境是利用人类时间的高效方式,不同领域有不同验证方式,Mercor已率先拓展RL数据边界。
一段 signature,不仅撬开了 Opus 的隐藏推理,还让 Kimi、GLM 露出了"熟悉感"
研究者发现,将 Opus 等强模型返回的加密推理块交给同家族弱模型,弱模型可能转写出隐藏内容。如用 Haiku 读取 Opus 的加密信息。此外,公开的 Agent 轨迹存在隐私泄露风险,部分开源模型易受 Opus 风格影响。
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。
Cursor Composer 2.5 拆解:最强大的 RL 环境,就是你自己的产品
今年5月,Cursor推出Agentic编程模型Composer 2.5,相比前代能力更强、成本效率更高。Cursor研究负责人认为最强大的RL环境就是自己的产品,文中还介绍了Composer 2.5训练方式、面临的挑战及解决办法等。
赵长鹏投了一个华人大三学生,1100 万美元种子轮,做教育 Agent
华人大三学生 Kai Zhao 创立的教育 Agent 产品 VideoTutor,获 1100 万美元种子轮融资。该产品主打生成专属教学视频,解决 K12 美国高考学习痛点,团队技术与市场表现出色,还分享了硅谷大学生创业趋势。