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无需验证器的RL:RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励(RLVR)提升大语言模型(LLM)推理能力的方法,受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架,利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号,实现无需外部验证器的通用领域强化学习,效果显著。
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让AI像人类一样认知真实世界!UCLA谷歌强强联手,长时记忆+3D空间理解超越基线16.5%
如何让AI在3D环境中像人类一样思考,是具身智能领域难题。UCLA与谷歌团队带来3DLLM - MEM模型与3DMEM - BENCH基准,让AI有构建、维护和利用长时记忆能力,实验超基线16.5%,但有依赖模拟器预设的局限。
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64小时搞定,Claude自主设计出威胁120万人致命蝎毒结合蛋白,湿实验已测通
Anthropic利用Claude大模型,仅耗时64小时就自主设计出可结合致命蝎毒的蛋白质,人类仅提供初始提示,后续全由模型自主推进,最终湿实验验证17个设计成功达标,相关数据已全部开源,为解决热带地区蝎毒致死问题提供了新的AI路径。
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