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雷峰网专访欧洲科学艺术院院长 Klaus Mainzer,他指出通用人工智能瓶颈在思想史,AGI 障碍是“具身性”哲学鸿沟。还提及量子计算等新兴技术前景,强调教育要整合,人类要担起 AI 时代责任。

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GPT-5准确率不足40%!北大发布多模态、高难度化学基准SUPERChem

北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem,构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示,GPT - 5准确率仅38.5%,低年级本科生相当,且模型在高阶推理有短板,该基准为模型优化指明方向。

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ICCV 2025|UV-CoT:无监督视觉推理新突破,偏好优化重塑图像级思维链

随着文本领域思维链推理机制成功应用,研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限,本文提出UV - CoT新框架,设计无监督数据生成偏好优化机制,提升模型能力,摆脱对人工标注依赖。

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抖音&LV-NUS开源多模态新模,以小博大刷新SOTA,8B推理比肩GPT-4o

抖音SAIL团队LV - NUS Lab联合推出多模态大模型SAIL - VL2,以中小参数规模在106个数据集实现性能突破。该模型从架构、数据、训练三方面创新,后经全链路优化,在多数据集验证中表现卓越。

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从数据分布视角,重新认识下CoT

本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链(CoT)推理。指出CoT并非真正推理,而是模仿,其效果受训练测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化,提醒勿过度依赖。

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众所周知视频不能P?北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究:视频里轻松换衣服、加柯基

视频编辑难度高,传统流程繁琐,现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法,能实现视频主体多种编辑操作,还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型,团队还探索全景级可控视频生成。

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北大字节开源首个时空推理视频模型!思考过程全透明,性能超越GPT-4o

北大和字节联合团队推出开源模型Open-o3 Video,将显式时空证据嵌入视频推理全过程,采用non-agent架构,性能超越GPT - 4o等闭源模型。该模型构建了STGR语料体系,采用双阶段训练,实验表现优秀。

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康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM,融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制,推理速度相比标准MDM提升65倍,在速度质量平衡上超越BD3 - LM,引发AI领域关注,英伟达或押注此方向。

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