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重新审视SFT的泛化能力:优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆,RL实现泛化’观点,指出SFT泛化是条件性现象,受优化动态、训练数据、基模型能力影响,还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
范式跃迁:LLM + EC重构算法设计范式,华为&港城大夺冠CVRP国际顶级赛事
近日,华为与港城大联合团队‘OptVerse - CityU’在CVRPLib BKS全球挑战赛夺冠。他们用‘大模型(LLM)+进化计算(EC)’架构,刷新98个历史最优解,51个设新纪录,验证AI在算法设计潜能。
隼瞻科技重磅发布DSA处理器敏捷开发平台ArchitStudio,引领RISC-V专用处理器设计革命
第五届RISC - V中国峰会,隼瞻科技发布DSA处理器敏捷开发平台ArchitStudio。它是全栈式平台,集成深厚技术积累,提供完整支持,能解决传统设计痛点,让开发敏捷高效,推动行业发展。
满分的「差」,Qwen与复旦等揭示编程智能体奖励设计的结构性困境
Qwen团队与复旦等联合发表论文《The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards》,指出编码智能体奖励设计存在结构性困境,任何奖励信号只是人类意图的‘替身’,验证需成系统与智能体协同演化,并研究多种验证者。
一篇论文改写AI科研评价规则!中国公司拿出实践数据,双榜第一、成本更低
今年科技巨头入局AI4S,想打造“AI科学家”。8月19日《Measuring AI Scientists: From Exams to Discovery》论文提出评价范式。深度原理MIRA平台是现实样本,在评测中表现优异,沉淀闭环数据。
真·养虾!3步让龙虾边聊边进化,不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw,把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5,用SkillRL框架,不依赖本地GPU,训练交Tinker云平台,三步即可上手。
缺数据也能拿SOTA?清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL,解决了VLA模型训练的核心瓶颈,在多基准测试中实现SoTA性能。
数据减少超千倍,500 美金就可训练一流视频模型,港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目,它基于 FVDM 理论,可极低成本微调大规模预训练视频模型,成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍,代码已开源。
硅谷最狠「伪君子」!华人女记者深扒OpenAI:3000亿AI帝国全靠偷数据?
华人女记者郝珂灵深挖OpenAI黑历史,其新书《Empire of AI》引发巨大反响。书中指出OpenAI宣称造福人类,实际是资本机器,其技术发展路径依赖数据和算力,还存在AI让少数人受益、AGI定义模糊等问题。
Skill Factory:三天手搓面向Harness设计的技能工厂(附AI coding实践)
作者分享从产品设计到算法落地全流程实践,指出当前做skill两种方式的问题,介绍面向Harness设计的技能工厂,包括生产模式、生态适配、迭代方向,还提及AI coding实践及各工具作用。