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TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板,其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型,指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系,明确高质量长文数据条件,给出核心能力的数据配方与评估法,还整理数据集和基准,提出待解问题。
龙虾安全被3层硬核架构焊死了!一份面向开发者的硬核生存指南
随着OpenClaw等高权限智能体应用爆发,AI自主性与失控的赛博博弈开启。文章从源头对齐、边界重构、结果保障三个维度,拆解适应智能体自主行动时代的新型安全框架,为开发者提供生存指南。
拒绝Reward Hacking!港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时,常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架,通过门控自适应正则化和多样性感知优化,解决痛点且全面开源。
全图与切片并非等价?LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展,处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率,清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3,提出 PVC 框架,对比 SBE 和 GNE,验证其在提升效率同时保留模型能力。
英伟达新架构引爆全模态大模型革命,9B模型开源下载即破万
英伟达推出全模态大模型OmniVinci并开源,其90亿参数规模性能超同级别甚至更高级别模型,训练数据效率是对手6倍,能精准解析视频和音频,在多模态应用场景中表现卓越,下载量破万。
比RAG高出8.9%,百度TURA:让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构
现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互,其核心分检索、规划、执行三步,已在百度亿级流量场景跑通。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点,强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现,但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架,分两阶段重建探索机制,在多数学推理基准实验中显著优于强基线,为大模型强化学习提供新范式。
合成数据>人工数据,绝对性能暴涨超10个点!仅需任务定义,高效微调大模型
为解决基础模型在专业领域表现不佳、依赖人工标注数据的难题,北大、MIT等机构提出「合成数据强化学习」框架。该框架仅需任务定义,能生成合成数据微调模型,在多领域基准上性能提升显著,代码已开源。
CVPR2025视频生成统一评估架构,上交x斯坦福联合提出让MLLM像人类一样打分
Video-Bench视频评估框架由上海交通大学、斯坦福大学等团队提出,能让MLLM像人一样评估视频。它构建双维度评估框架,引入链式查询和少样本评分技术,突破现有评估方法限制,更全面智能地评分。
OpenAI 早期董事会成员:算法与神经网络成“超能架构”,我们如何自处?|文末赠书
OpenAI 早期投资人里德·霍夫曼新书《AI 赋能》中文版推出。书中提出 AI 应是放大人类行动力的工具,还阐述“超级能动性”概念,强调技术与人类深度共生,批判盲目创新,主张技术锚定人文价值。