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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。

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BesiegeField:LLM能否学会设计机器?

香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField,探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角,测试LLM,提出多智能体迭代设计流程等,发现LLM有挑战但并非不可实现,如Gemini 2.5 Pro表现不错。

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Sutton判定「LLM是死胡同」后,新访谈揭示AI困境

强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同,因其无法从持续实际互动中学习,违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中,多位专家碰撞观点,探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。

机器之心
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让大模型学会“像人一样”查证真伪

伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1,为大模型提供“在线查证”新范式。它借助在线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据,让模型学会像人一样查证,在多数据集上表现出色。

深度学习自然语言处理
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英伟达:RLP 让 AI 在预训练时就学会思考

英伟达研究团队发布 RLP 技术,与传统大语言模型训练不同,它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督,实验效果惊人,性能提升显著,不挑数据,打破了大模型训练范式。

AI工程化
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干货满载!腾讯云AI技术周圆满收官,回顾如何利用AI增效创收

2025腾讯全球数字生态大会启幕前夕,腾讯云联合InfoQ打造「AI技术周」,9月8 - 14日直播输出,围绕多关键议题邀大咖对话,公布多项AI+产品进展,涵盖降成本搭应用、AI Agent落地、数据库智能进化等内容。

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Computer Use:莫拉维克悖论

2025年AI在数学证明等“高阶智能”任务表现佳,在“像人类一样使用电脑”任务却受挫,再现莫拉维克悖论。文章分析计算机使用智能体是实现AGI机会与挑战,指出发展难题、探讨RL作用并给出研究方向。

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北大校友孙之清C位出镜,小扎看OpenAI直播夺人!1亿刀薪酬光速被签

CoT之父Jason Wei离职后,又一华人科学家孙之清入职Meta。他曾在OpenAI与奥特曼同框直播,此前深度参与o3等项目,还带头做「ChatGPT Agent」技术实现。加上Jason Wei等,三人都加入Meta。

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1亿美元买不走梦想!但只因奥特曼这句话,他离开了OpenAI

全球AI军备竞赛烧掉3000亿美元,但真正研究「对齐问题」的人不足千人。Anthropic核心成员Benjamin Mann揭秘,2020年底OpenAI安全团队因安全优先级降低集体出走。他拒绝扎克伯格1亿美元邀约,强调AI要把安全放首位。

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半年研发、1周上线,1秒200行代码爆发?美团研发负责人:靠小团队奇袭,模型和工程能力突破是核心

6月10日美团推出首款AI Coding Agent产品NoCode。美团基础研发平台工程效率负责人程大同在访谈中解答诸多问题,如模型性能优化、产品竞争力、用户使用难点等,还提及产品未来规划和对行业发展的看法。

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