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告别多奖励跷跷板:Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD,这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题,效果良好,未来有多个拓展方向。
老外傻眼!明用英文提问,DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升,海外研究者用英文提问,它却用中文思考。评论有两种观点,相关论文显示中文省token但非最有效,大模型选思考语言并非只看效率。
2026,一篇不错的高效Agents技术全面综述
上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体(Agents):记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念,分析其效率危机,阐述提升效率的三大战略方向,涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。
Computer Use:莫拉维克悖论
2025年AI在数学证明等“高阶智能”任务表现佳,在“像人类一样使用电脑”任务却受挫,再现莫拉维克悖论。文章分析计算机使用智能体是实现AGI机会与挑战,指出发展难题、探讨RL作用并给出研究方向。
自搜索强化学习SSRL:Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成,引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge,降低幻觉。还探索Sim2Real有效性,验证SSRL训练模型在真实场景泛化性,且所有训练数据等已开源。
奥特曼承认OpenAI路线走偏了,以及“写代码将变得不再重要”
奥特曼在直播中给出诸多实诚结论,如未来工程师人数或大幅增加,写代码时间将减少,OpenAI搞砸ChatGPT5系列模型,后续会回归通用模型,还探讨了AI对教育、经济、安全等方面的影响。
小米双模型正式开源!MiMo-V2.5-Pro无中断肝出“macOS”:54个应用全开、浏览器真能冲浪
小米MiMo-V2.5系列模型正式开源,权重全量开放。该系列含四大模型,综合实力对标国际顶尖水准。MiMo-V2.5 Pro能力出色,如4小时无中断完成“macOS”系统,且Token效率高省成本。小米还推出开发者扶持计划。
LLM算力告急?把文本变图片,推理成本直接减半!
大型语言模型处理长文本时计算成本高,本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略,将长文本渲染为图像输入多模态模型,可减少近一半令牌,且任务性能不受显著影响,在多任务中验证了其有效性。
Qwen3.8-Flash:全新架构,更强更稳更划算
本文介绍了 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型,它原生支持 262,144 token 上下文。该模型在 Attention、Residual、Embedding 与 Optimization 四个方面系统升级,降低训练与推理成本,即将上线千问 AI 平台。还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 开源权重。
波士顿动力机器人终于有脑子了!人类故意使绊子也不怕
波士顿动力与丰田研究院联手基于大型行为模型,推出Atlas全新版本Atlas MTS。它能听懂自然语言指令、自主规划动作、处理意外。此次升级采用特定模型及策略,还结合VR界面。此外,波士顿动力转向电驱,电驱机器人时代将来临。