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0.005%参数量超越SOTA!提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT,利用大模型隐藏状态线性特征,仅训练极小线性层,在推理任务中超越主流奖励模型,实现计算效率与准确率双提升,且在多领域表现出色。
5 分钟搞懂开源大模型选型核心维度,16G显卡也能选对
文章以作者自身经历引入,指出开源大模型选型易陷入‘越大越好’误区。讲透选型4个核心维度,含实操步骤与避坑指南,还介绍选后评估方法,助新手快速锁定适配模型。
从平面几何出发:形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷,现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案,构建完整闭环,提升模型推理及泛化能力。
100万辆“斩杀线”出现,2026年中国智驾进入淘汰赛|甲子光年
2025年中国智能驾驶行业进入规模与交付主导阶段,100万辆成为2026年智驾行业‘斩杀线’。华为已跨过‘安全区’,地平线、卓驭等构成一线梯队。毫末智行等公司因技术与交付问题出局,行业竞争更残酷。
AI 味的原因找到了,都是 NTJ 惹的祸
作者因常被说说话像AI,好奇大模型MBTI类型。实验发现Claude - 4、Gemini - 2.5 - pro、GPT - 4为INTJ,DeepSeek是ENTJ。分析了大模型呈现NTJ特质的原因、AI味根源,还给出让大模型有情感的思路和使用技巧。
Claude 4.x 的提示工程实战指南
Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南,针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格,还给出特定场景指导及迁移考虑,助你发挥Claude 4.x实力。
Agentic-KGR:通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点,如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升,还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
现场围观腾讯广告算法大赛,我都想入职了
腾讯广告算法大赛冠军可得200万奖金,赛题是「全模态生成式推荐」,涉及多AI方法,贴近真实业务且挑战多。比赛持续四月多,氛围友好。腾讯借此揽才,也为学生提供进大厂通道。
Veo何止生成视频:DeepMind正在用它模拟整个机器人世界
通用型机器人策略发展带来挑战,传统评估方法有局限,前沿视频模型虽有潜力但面临困难。Google DeepMind团队提出基于Veo的机器人策略评估系统,经实验验证有效,展示了视频仿真评估的可行路径。
AI修真的一年:学者们怎么看“真智能”?|甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者,探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破,分析研究路径,还谈选择标准与未来期待,指出AI是工程实践命题,真与假关乎信念选择。