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32B 稠密模型推理能力超越 R1?中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年,国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1,与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力,探索小体量实现大能力路径。
阿里云容器服务覆盖AI全流程,团队透露:OpenAI训练GPT时就用了我们的开源能力
拿下中国AI云市场第一后,阿里云技术产品负责人开展AI Infra分享会。其全栈云计算搭好技术架子,10万GPU集群高效互联,容器服务贯穿AI全流程,还透露OpenAI训练GPT时用了其开源能力。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考?模型来告诉你!自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室,已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式,各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法,让模型自适应选模式,实验显示其在多任务有提升。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗?新基准揭示:表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类!
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试,评估多模态模型物理推理能力。测试显示,即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%,远不及人类的75.6%,且模型在多方面存在结构性缺陷。
为防AI刷题,Nature等顶刊最新封面被做成数据集,考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准,用顶级期刊最新封面构建测试集,评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务,发现顶尖模型有局限,还提出DAD方法提升表现,采用双重动态机制。
快手解密「AI印钞机」,首提生成式强化学习出价技术,为平台实现超过3%的广告收入提升
文章介绍快手首提生成式强化学习出价技术,为平台提升超3%广告收入。还阐述广告自动出价挑战及业界方案,介绍快手GAVE和CBD算法破解难题,其团队成果丰硕,未来技术有两大演进方向。
Anthropic 突发 Sonnet 5,但大家更期待 Fable 5 和 Mythos 5 明天解禁
昨夜凌晨,Anthropic 突然推出 Claude Sonnet 5,自封“性价比之王”。它重点提升计划制定等能力,价格更低,安全性能提升,但网络安全能力弱于 Opus 4.8 和 Mythos 5。不过用户反馈平淡,Anthropic 面临高端模型受阻和访问控制争议等问题。
R-HORIZON:长程推理时代来临,复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON,它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据,评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降,还分析出三大瓶颈,训练后模型性能双重提升。
阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架:小模型媲美大模型,多个开放域问答数据集表现显著提升
阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch,引入检索增强型掩码预测任务,兼容两种训练方法。实验显示,它在多数据集提升模型性能,小模型能媲美大模型,还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈,北大团队提出SEAlign对齐框架:显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好,但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架,通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点,提升模型在真实工程任务表现,成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。