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海外“AI Trading Battle”实验中,不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法,基于A股数据集验证,显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性,是综合改进方案,但有算力等局限。

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上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量(CSV)解决验证损失与下游任务能力脱节问题,实验验证其提升了下游任务表现可预测性。

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不改模型也能提升推理性能?ICLR投稿提出测试时扩展新范式OTV

ICLR 2026投稿论文提出单token验证(OTV),是测试时扩展新机制,让模型能边推理边判断正误。它基于并行思考思路,借助轻量内部验证器分析推理过程,实验显示其性能优于主流方法。

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用AI,写代码只会更慢!但一定更「快乐」

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刚刚,GPT-5.4 发布,百万上下文、最强全能模型

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疯了……Claude 最强风控:验你实名身份证!

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