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ICML 2025 | 无需训练,即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案,可让大模型在推理时快速对齐人类偏好,无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降,在多个基准数据集评测中表现出色,还提供“宽深结合”推理拓展策略。
不再止步于自然语言!PhiZero让世界模型学会「物理语言」
PhiZero由中科院自动化所团队研发,探索让AI读懂真实世界运动、交互与变化的“物理语言”。它构建Reason - then - Render框架,经大量数据训练,在多基准测试中表现领先,为AI理解物理世界开辟新通道。
ACL 2025杰出论文!用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
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。
用155万模拟视频给模型上课!GVE模型一次学会9种视频检索技能
当前视频检索研究陷入困境,现有模型难以应对复杂检索需求。香港科技大学(广州)联合阿里巴巴通义实验室推出通用视频嵌入模型GVE,其在零样本设置下超越14个主流模型,全链条创新为视频检索通用化奠定基础。
VLA统一架构新突破:自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构,基于全离散、自回归机制建模多模态信号,后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录,在真机操控和自动驾驶有潜力,为多模态感知决策融合带来新思路。
给Agent装上“海马体”!上海AILab开源MemVerse,定义多模态记忆新范式
上海人工智能实验室开源MemVerse,这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间,首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术,让智能体有终身记忆能力,在多模态任务中表现出色。
完全相信 AI 代码的 Uncle Bob,坦诚这条路还没走通
在AI代码普及当下,Uncle Bob放弃人工评审代码,搭建管控框架引争议,Grady Booch反对,认为AI无法替代资深工程师。Uncle Bob设强约束体系,虽有成效但自动化架构规划未达理想,还给出开发建议。
人类已成少数派!DeepMind 研究科学家:广告没人看了,互联网上AI的流量已经超过了真人
Google DeepMind高级研究科学家Nenad Tomašev预测,未来世界主要网民将是智能体。他指出智能体虽能自动化工作,但存在安全风险,如认知单一化、网络陷阱等,还探讨了协作模式、安全防护及未来形态。
大模型顿悟原理!Meta新论文说清楚了
Meta超级智能实验室(FAIR)最新论文把大模型顿悟(grokking)现象的数学机制说清楚了。提出Li2数学框架,将两层神经网络的grokking动态分三阶段,还推导了泛化缩放定律等。
轻量级易开发,8B参数释放大实力!科学多模态模型Intern-S1-mini开源
上海人工智能实验室继7月26日开源后,推出轻量化版本Intern-S1-mini。它是8B参数“迷你模型”,兼具通用与专业科学能力,适合快速部署和二次开发,在多方面表现出色,还降低了对高端计算设备依赖。