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10万token自然语言推理,让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
上海人工智能实验室报告显示,30B - A3B规模的SU - 01模型不依赖外部工具,经训练在IMO、USAMO、IPhO等奥赛评测达金牌水平。研究还验证更高效科学推理系统路线,有望用于更多科学问题。
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。
深度解读 AGI-Next 2026:分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛的 40 条重要判断
文章总结了 AGI-Next 2026 活动上核心观点。指出模型分化是趋势,有 To B 和 To C 等场景差异;自主学习是新范式;模型即 Agent,Agent 即产品;还分析了中美 AI 竞赛的现状与挑战。
陈天桥旗下盛大AI东京研究院于SIGGRAPH Asia正式亮相,揭晓数字人和世界模型成果
在SIGGRAPH Asia 2025期间,盛大AI东京研究院首次公开亮相。当前数字人交互缺乏“灵魂”,存在长期记忆与人格一致性、多模态情感表达缺失和缺乏自主进化能力等问题。为此,研究院推出Mio框架解决挑战。
字节跳动开源超强USO模型,AI绘图六边形战士来了
在AI图像生成领域,风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型,构建海量数据集,设计两阶段训练法,引入风格奖励学习范式,化解此难题,且已全面开源。
社区供稿 | 开源多模态大模型新突破,书生·万象3.5发布,通用能力、推理能力与部署效率全面升级
2025年8月26日上海AI实验室开源发布书生·万象InternVL3.5,通过创新技术实现推理、部署和通用能力全面升级。它有多种尺寸模型,多项性能领先,还加强了智能体核心能力,应用场景广泛。
研究者警告:强化学习暗藏「策略悬崖」危机,AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法,但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战,分析其成因,解释多种对齐失败现象,并提出对AI研究的启示。
强化学习的两个「大坑」,终于被两篇ICLR论文给解决了
现有强化学习算法基于理想化交互模式,难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架,分别解决推理延迟和动作缺失问题,还可结合使用,对关键领域意义重大。
小扎千亿挖人名单下一位:硅谷华人AI高管第一人
扎克伯格带队重金诚聘AI人才,还想召回旧部。其中Bill Jia是硅谷大厂AI领域职级最高华人,2023年从Meta转投Google。Meta今年Llama 4发布遇挫,正重组团队、成立实验室并大量挖人。
对谈 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑:Multi Agent 天然适合形式化数学 |Best Minds
文章是对 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑的访谈。他认为强化学习是 AGI 关键解法,Multi Agent 适合形式化数学。还探讨了 DeepSeek Prover 进展、数学与 AGI 关系、评测基准等,指出未来有全才模型和自主 Agent 出现。