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算法论文8

普林斯顿等高校提出AgentDistill:无需任何训练即可继承大Agent复杂能力,性能提升48%,成本降低90%

在AI领域,大型语言模型智能体计算需求大限制部署,传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案,让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包,无需训练继承复杂能力,小模型性能显著提升。

深度学习自然语言处理
新闻资讯7

用得越多、失业越快?GitHub 大改 Copilot 规则:默认拿个人代码训练 AI,还搬出 Anthropic 挡枪!

当地时间3月26日,GitHub宣布自4月24日起,Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练AI模型,Business和Enterprise用户除外。GitHub称需更多数据覆盖编码场景,但此举遭用户吐槽。

AI前线
算法论文8

揭秘LLM“思考”之谜:推理即“梯度下降”,元学习框架解构训练过程,还给优化提供新思路

上海AI Lab团队提出RaML框架,从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性,还对比不同训练策略,指出RaML为优化LLM性能提供新思路。

量子位
算法论文8

正交化之外是什么?微软等提出ARO优化器:训练提速1/3,揭示矩阵优化新「蓝海」

微软研究院联合多校发布论文,提出新优化器 ARO。它将梯度旋转作为原则,能让大模型训练提速约 1/3,比 Muon 高效 10% - 15%,还能全模型优化,揭示了矩阵优化新方向。

机器之心
开源动态8

字节Seed新方法!开源8B代码模型:自己筛数据训练自己,同量级SoTA,还能超越百亿级对手

传统code大模型依赖人工筛选数据,成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己,打造8B参数轻量级开源代码模型,性能超百亿级对手,不过也存在通用和数学能力短板。

深度学习自然语言处理
新闻资讯3

入侵30家大型机构、Claude自动完成90%?Anthropic 被质疑,Yann LeCun:他们利用可疑的研究来恐吓所有人

Anthropic称发现黑客用Claude AI自动化完成90%网络攻击工作,称对网络安全有重大启示。但外部研究人员谨慎质疑,Yann LeCun等认为是可疑研究和营销噱头,专业安全人员也不认可其历史性转折说法。

InfoQ
新闻资讯7

速递|前字节Seed强化学习专家孙鹏加入星尘智能,将大模型后训练经验带到物理世界

9月2日消息,前字节跳动Seed团队强化学习专家孙鹏博士加入星尘智能,负责机器人强化学习方向。星尘智能有技术、资本和商业优势,孙鹏经验丰富,此次加入将助力其强化学习后训练发展。

AI前线
算法论文8

多模态模型学会“按需搜索”,少搜30%还更准!字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略

字节与NTU优化多模态模型搜索策略,通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制,用强化学习训练模型,使其按需搜索。实验显示,MMSearch - R1系统少搜30%还更准,为多模态大模型发展提供洞见。

量子位
新闻资讯7

用得越多、失业越快?GitHub 大改 Copilot 规则:默认拿个人代码训练 AI,还搬出 Anthropic 挡枪!

当地时间3月26日,GitHub宣布自4月24日起,Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练改进AI模型,但用户可手动退出。它称此举因模型需更多数据,还拿微软等挡枪,却遭开发者吐槽。

InfoQ
开源动态8

交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL,昇腾加持,开创智能体训练新范式

强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」,在此背景下,复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架,提出 ScalingInter - RL 方法,7B 模型经训练追平顶尖商业模型,为 AI 发展注入动力。

机器之心