「可验证推理」共找到 6140 篇相关文章
中科大 × 华为联合突破!SparseRM:1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案,基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数,在多任务中性能优,还能融入下游对齐流程,为LLM高效对齐提供新可能。
本周推荐的6个yyds的Github开源项目!
文章推荐6个GitHub开源项目。如Stretchly是休息提醒工具,助打工人养成科学节奏;Yaak是API客户端,主打离线隐私;ValueCell用于金融AI分析交易;nof1 - tracker可跟单交易;Zerox转换文档为Markdown;Open Notebook是Google Notebook LM平替。
田渊栋被裁后新offer排到法国!原来Llama 4.5训完后被卸磨杀驴了
Meta此次裁员引发诸多争议,工作超十年的田渊栋整组被裁。有说法称是因没做出基于Llama 3的推理模型,但田渊栋否认。Llama 4.5训练好后团队被裁,且后续还将裁风控部门。不过田渊栋获多家公司青睐。
让AI创作不千篇一律,提示词随机插词汇就行
最新研究发现,在AI开写前由人类提供开头或随机插入词汇,写作效果会更多样,AI写作同质化或因“启动条件”问题。研究创建三类同质化评价指标,还发现向系统提示注入随机词汇可提升模型输出多样性。
“GPT-6”Astra能力首次公开!浙大同济校友参与研发
OpenAI为下一代模型Astra(传说中的GPT - 6)拉满预热,公开其能力。它在网络安全测试表现出色,但强大能力带来安全隐患。OpenAI设两道安全闸门,且两位华人研究员参与研发。此外,其新技术或影响可监控性。
用 Astra+Codex 干掉 CUDA!奥特曼9个月AI造芯反杀英伟达 GB300
北京时间昨日凌晨,OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 实测结果,其在多指标挑落英伟达 GB300。OpenAI 用 GPT - 6 和加强版 Codex 造芯,9 个月完成硬件设计优化,3 个月搞定软件栈,威胁英伟达 CUDA 根基。
模型训练篇|多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前,AI导购成电商与服务平台新风口,但芝麻租赁场景挑战大,存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”,经架构升级和算法优化,性能提升,还探索了MoE训练和推理优化。
刚刚,Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏,Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客,提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度,成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发,大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
牛!小米开源「音频语言模型」,超1亿小时预训练时间,音频理解和输出能力是真顶!
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio,有超1亿小时预训练时间。它能理解音频,70亿参数模型在多基准测试达SOTA,音频理解超Gemini - 2.5 - Flash,复杂推理优于GPT - 4o - Audio,还支持多模态任务。
7个月翻一番!AI agent能力飙升,METR报告揭示指数级进化规律
非营利研究机构METR报告显示,Agent能力每7个月翻一番,这在9项基准测试中得到验证,任务涉及编程、数学等领域,大模型正迈向高度自动化,且Agent性能提升快,未来处理复杂任务能力或更强。