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Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ,LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法,结合两种主流后训练范式优点,提升训练效率50 - 100倍,成本降低9到30倍,可用于数学推理、模型个性化等场景。
硅谷资深工程师:不止是 AI 产品,Coding 也需要好的 taste
硅谷资深工程师sean goedecke指出,技术品味与能力不同,其核心是为项目选适配工程价值观的能力。文章给出判断技术品味的方向,还阐述了好坏品味的识别方法及培养良好品味的建议。
邱锡鹏老师团队发布VehicleWorld:让智能汽车真“智能”
邱锡鹏老师团队发布论文,构建高度仿真的智能座舱虚拟环境VehicleWorld,并提出基于状态的函数调用(SFC)方法。实验显示,SFC大幅提升任务执行准确率和效率,还构建了Vehicle Benchmark进行评估。
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗?非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用,其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误,传统检测方法对此失效,提出跨模型探针法提升检测能力。
“AI大神”李沐终于开源新模型,爆肝6个月,上线迅速斩获3.6k stars!
7月23日,“AI大神”李沐开源音频基础模型Higgs Audio v2,构建于Llama - 3.2 - 3B之上,预训练数据丰富。该模型在多个测评中成绩领先,有多种能力,李沐介绍其技术及训练方法。
POF | 上海理工大学梁梓浩、朱兵等:使用大语言模型进行气泡湍流实验数据处理
本文提出结合大语言模型(Time - LLM)与Transformer模型的复合框架处理气泡两相流热膜测量信号干扰。先由Time - LLM识别气泡干扰信号,再用Transformer模型修复。实验证明该方法高效、轻量且物理自洽。
十分钟破解加密货币!谷歌在量子计算领域发现了什么?
谷歌提前后量子密码迁移截止日期至2029年,两篇论文从不同层面优化Shor算法,显示量子计算机破解现有密码体系所需资源比预想少。以太坊架构使其面临更广攻击面,比特币也有局部隐患。
你的AI“体检”了吗?开源AI红队测试平台,一键自查三大风险
AI圈一边是顶尖模型发布,一边是大模型被“越狱”输出有害内容。腾讯朱雀实验室开源A.I.G平台,能模拟真实攻击对AI产品全方位风险扫描,有大模型体检、基础设施漏洞扫描、MCP Server风险检测三大核心能力。
AMS | 西工大向锦鹏、宋述芳等:一种用于伴随方程求解的物理约束图神经网络
伴随方法用于高维优化问题,但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN),构建流场解与伴随向量映射模型,有精度和泛化性,能加速优化,方便嫁接求解器。
大模型可否胸有成竹?探索LLM推理与自信心的关系 | 直播预约
本次全英文直播将探讨大语言模型推理能力扩展瓶颈,介绍以置信度为核心的推理视角,展示“自确定性”指标及应用,还会讨论方法有效性和“基于置信度的推理”意义。