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NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型,AceSearcher来了
近期,多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型,它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架,以两阶段训练为骨架,将推理与检索结合,提升复杂检索任务效果,在多任务上表现出色。
秋招超强助攻:零基础1小时上手GPT微调!全流程教程免费开源
新一年秋招季,岗位对AI能力要求提升。OpenAI发布新开源大模型GPT - OSS,博主Lorentz Yeung开源本地部署和微调训练GPT - OSS的教程,助零基础者上手,还介绍环境搭建、代码和训练前后效果对比。
1000+页PDF解析速度暴涨3倍,MinerU模式不香了
百度PaddleOCR推出HPD - Parsing小模型,文档解析速度大幅提升,是上一代最快模型的1.62倍、自身原解码方式的3.06倍。它采用层级并行解码架构,有两层并行设计,效果出色且兼容性好,还分享了优质训练方法和优化思路。
这才叫AI原生应用:Google Slides
Google Slides是Google版AI PPT,与传统AI PPT不同。它像传统PPT搭配AI聊天机器人,用Nano Banana模型可直接生成图片和文字,能像素级推理,打破传统PPT结构,还可自然语言交互修改,只是中文生成效果待提升。
阿里+清华发现80/20法则:LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现,训练大语言模型(LLM)推理时,真正关键的是20%的高熵token,其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习,效果超全量训练,还提出RLVR训练策略提升效率。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码,从用 Python 基础库构建 RAG 系统,到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等,还涉及查询改写、重排序等技术,最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
大模型如何赋能 Web 渗透测试?
文章指出传统Web安全检测有局限,而大语言模型(LLM)可提升漏洞发现覆盖率与准确性。以mcp server为基础介绍自动化漏洞检测方案,还分享实践操作、遇到的问题及解决办法,分析其优缺点并给出拓展思路。
AI哪怕答案正确,逻辑链却惨不忍睹,奥数级不等式证明成功率不到50%| 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究,系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现,模型答案正确多靠猜,推理漏洞多,参数大、思考久也不能提升推理严谨度,但自我反思和定理线索策略有改善效果。
Code2Video:代码驱动、智能体协同、精准可控的教学视频生成
新加坡国立大学 ShowLab 团队提出 Code2Video,一种基于代码驱动的视频生成新范式。它以可执行代码为媒介,结合三智能体协同框架,解决了现有文生视频方法在教育场景的不足,在美学和教学效果指标上有明显提升。
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。