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Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架,将复杂推理解耦为元思维和推理智能体,通过迭代强化学习协作。在单轮实验中,ReMA在多基准测试表现优;多轮实验虽有提升但不稳定,需进一步探索。
V-RAE:把「看懂视频」的能力带入生成,重新思考视频模型的潜空间
近日,新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征,还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证,其在视频生成和预测上性能出色。
Genspark 发布 GenOffice:AI 时代的 Office,免费、开源,抢占办公人群的第一工作入口
8月3日,Genspark创始人景鲲在AGI Playground 2026大会发布GenOffice,这是面向Windows和Mac的本地Office客户端,免费、开源、无广告,将AI引入高频办公场景。GenOffice Alpha版已发布,后续会和用户、AI Agent共建迭代。
机器人需要一个「思考系统」:τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕,具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限,上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA,提出分层架构和新推理机制,用大量真机数据训练,在长程任务表现出色。
TRM思考奖励模型上线,大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案,忽略推理过程。上海多校团队提出TRM,用ME² principle刻画推理质量,DAG-based pairwise evaluation还原结构,训练奖励模型,让推理质量可度量、训练和优化。
当「提示词工程师」开始像制片人一样思考,Seedance 2.0 Skill OS 深度解析!
AI 视频工具圈存在模型强但使用方式单一、信息孤岛和提示词‘玄学化’问题。`seedance - 2.0` 仓库搭建‘操作系统’,将‘提示词’升级为可审计制作流程,还给出各岗位产出表和使用方式。
CMU&NYU最新工作解释:存储在权重里的“智能”是从哪来的?
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论,提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity,通过神经网络训练近似计算,实验验证其有效性,并给出启示。
重新思考RLVR中的熵正则:从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来,RLVR使大模型在推理任务有显著突破,但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端,研究团队提出SIREN方法精准调控探索,实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。
更高智商更快思考!蚂蚁开源最新万亿语言模型,多项复杂推理SOTA
蚂蚁正式发布拥有万亿参数的通用语言模型Ling-1T,超越多个开源和闭源模型,在多项复杂推理基准中取得SOTA表现。它推理和代码能力强,研发采用‘中训练+后训练’,还提出新奖励机制和LPO方法。
大模型到底是怎么「思考」的?第一篇系统性综述SAE的文章来了
在大语言模型时代,人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起,作者团队发布首篇SAE综述,梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势,涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。