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首创像素空间推理,7B模型领先GPT-4o,让VLM能像人类一样「眼脑并用」
当前主流视觉语言模型(VLM)依赖文本token间接翻译视觉信息,缺乏直接视觉操作能力。滑铁卢大学等团队提出「像素空间推理」范式,让VLM能像人类一样「眼脑并用」,在四大视觉推理基准测试中,7B的Pixel - Reasoner表现碾压GPT - 4o等。
癌症疫苗爆火后,mRNA再迎突破:新技术有望让RNA在体内“活得更久”
8月19日,Moderna与默沙东个体化mRNA癌症疗法试验有阳性结果,引发mRNA话题热议。次日,名古屋大学与富士胶片针对环状RNA开发新LNP递送系统并验证功能,触及RNA长期治疗关键问题。
The Batch: 884 | Transformer获得新能量
弗吉尼亚大学等机构的研究人员提出 Energy-Based Transformer(EBT),它能检查自身输出。训练时通过能量值优化预测概率向量,测试显示其泛化优但生成特定文本差,扩展性好,为高性能带来新可能。
0.01%参数就能接近全量微调!低数据微调极致省参方案来了 | ACL'26
瑞典隆德大学与Google DeepMind团队研究大模型微调省参方案。发现低数据场景下,微调Value投影中的b(v)比b(q)或b(k)性能更好。该研究已被ACL 2026接收,集成进Hugging Face - PEFT库。
模型大一统?1100多个模型殊途同归,指向一个「通用子空间」!
约翰斯・霍普金斯大学研究发现,1100多个不同神经网络,即便训练条件不同,最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证,虽成因待探索,但意义深远。
谷歌创始人布林:当年发完Transformer论文,我们太不当回事了
在斯坦福大学工程学院百年庆典活动上,谷歌联合创始人谢尔盖・布林与校长、工程学院院长对谈。他回顾谷歌发展,称曾对Transformer论文未足够重视,还分享对专业选择、大学模式、学术与产业等方面的看法。
为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器,反而让它变笨了?
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现,当前机器人学习主流的多传感器融合算法(特征拼接)在处理任务时存在局限,给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题,经测试效果显著。
港科提出新算法革新大模型推理范式:随机策略估值竟成LLM数学推理「神操作」
香港科技大学联合团队提出 ROVER 算法,跳过传统强化学习推理的策略迭代循环。它在多项数学推理基准上超越现有方法,在高难度任务中大幅提高 pass@1 和 pass@256,且提升推理多样性,更轻量。
多模态后训练反常识:长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现,多模态视觉语言模型中,长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集,分析各方法表现及组合策略困境,还给出实验发现与未来研究方向。
一个场景吃掉700MB显存!3DGS存储焦虑怎么解?这篇综述划了五个方向
过去三年,3D Gaussian Splatting(3DGS)成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”,但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述,从底层数据流组织技术版图,给出优化建议和未来方向。