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哈佛发现基础模型比你想象中更强大:纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力,通过“幂采样”纯采样算法,在多推理任务上媲美或超越RL后训练,挑战“RL才能提升推理”观念,为理解基础模型潜力开新视角。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图:极低成本+精准视觉定位,AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》,解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案,在多个任务上达前沿水平,但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
DeepMind率先提出CoF:视频模型有自己的思维链
DeepMind在Veo 3论文中提出帧链CoF概念,类比语言模型CoT,让视频模型能时空推理。实验显示Veo 3有通用视觉理解能力,能零样本解决视觉任务,未来通用视频模型或取代专用模型。
该工作引来马斯克回复,让Gork破防:CoT是真正的推理,还是训练数据的统计插值?
大型语言模型(LLMs)的思维链(CoT)推理能力被视为突破性进展,但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象,通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化,挑战主流认知。
Muon作者仅用一篇博客,就被OpenAI看中了
Keller Jordan 2024 年 12 月 8 日发布博客提出用于神经网络隐藏层的优化器 Muon,能提升训练速度。他未发论文,称只信速通。其案例显示 OpenAI 重能力。博客对前沿指标描述或过时,Muon 有诸多实证成果。
从大模型到多模态,图文混排Agent彻底起飞~
上周智谱多模态开源周,从GLM 4.6v到Autoglm,其图文并排使用场景很吸睛。上传PDF论文,它能生成图文混排解读文章,效果好。作者逆向原理复刻代码,还分享GLM 4.6V三个有意思的能力。
“坏”数据让模型更“好”?重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”,但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点,适度加入有毒数据,通过后训练技术可降低模型毒性,保持一般能力,挑战常规做法。
苹果一口咬死AI不会思考!OpenAI前高管直接开怼:AGI已来,别再酸了
苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设,引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型,指出其有进步也有瓶颈,未来或需换思路,评估方式也待完善。
System 3 觉醒:从“工具”到“物种”的根本改变
西湖大学与上海交大新论文提出System 3概念及Sophia框架,将认知心理学概念映射到代码模块,让AI Agent像“生命体”生存。采用前向学习和混合奖励机制,实验显示其能力显著进化,为人工生命指明道路。
刚刚,DeepMind经典巨作再封神!ICML 2026大奖公布
ICML 2026大奖公布,杰出论文奖中两篇扩散模型论文获奖,立场论文奖指出AI安全工具被挪用问题。时间检验奖颁给DeepMind经典论文。获奖名单显示扩散模型研究热,AI安全需审视,AI研究进入深度清理阶段。