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图灵奖得主LeCun团队提出全新信息论框架,对比人类与LLM语义压缩策略。通过构建人类概念分类基准、选30+LLMs,发现LLM虽有语义组织能力,但难处理细粒度差异,侧重统计压缩,人类更重细节语境。

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上海AI Lab联合复旦、港中文推出支持更长视频理解的工具VideoRoPE++。它确定了将RoPE应用于视频的关键特性,构建评测基准V - RULER,提出外推方案YaRN - V,在多任务中优于先前RoPE变

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强化学习新发现:无需数学样本,仅游戏训练AI推理大增

莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现,让多模态大语言模型玩简单游戏,无需数学样本,就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。

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