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双管齐下:联邦学习防投毒攻击与梯度泄露,华南理工深北莫研究成果登上TMC与IoT

随着联邦学习在物联网系统广泛应用,数据隐私保护成难题。华南理工大学与深圳北理莫斯科大学合作,提出FedMSBA和FedMAR两种防御方法,分别解决参与方梯度泄露和服务器受攻击问题,在多方面实现突破。

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美团提出多模态推理新范式:RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈

美团研究者提出Metis - RISE框架,将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能,再SFT补齐短板,训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。

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PRF | 宾州州立、南科大杨翔、张雯等:粗糙壁湍流的低维建模新范式

传统粗糙壁湍流低维建模依赖经验参数,泛化与精度不足。该研究提出新思路,将粗糙面形貌压缩到低维流形,用自动编码器和前馈神经网络建模,重构效果好、预测准,有生成与泛化性。

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告别“氛围编程”:基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践

本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题,分析出码率提升却未提效的原因,引入SDD与Harness解决问题,并介绍全流程自动化实践。

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真·养虾!3步让龙虾边聊边进化,不用GPU不用数据集就能强化学习

程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw,把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5,用SkillRL框架,不依赖本地GPU,训练交Tinker云平台,三步即可上手。

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突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度

在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。

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OpenClaw 能“边用边训”了:智能体强化学习训练框架 AReaL v1.0 稳定版发布

3月4日,蚂蚁集团联合清华发布开源强化学习训练框架AReaL v1.0稳定版,主打‘Agent一键接入RL训练’。它解决现有智能体框架接入训练成本高、缺乏持续进化能力的问题,还推出原生训练引擎Archon,集成AI辅助开发体系。

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拿到DeepMind、Meta等多家Offer后,她把机器学习求职面试的真相写了出来

牛津大学博士生Silvia Sapora把机器学习求职面试经历原原本本写在博客中。她分享面试准备技巧、心态与谈判策略,提醒一次面试表现不定义研究者价值,该文对求职者或许比题库更有用。

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OpenAI深夜发布ChatGPT Study:免费AI家教,彻底颠覆传统教育

今天凌晨1点,OpenAI发布ChatGPT Study学习模式,面向教育领域,有交互式提示等四种方法,能解读难题思路,免费版也有此模式。其底层有自定义系统指令,特色功能实用,不少内测用户已用它解决学习难题。

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Claude 4如何思考?资深研究员回应:RLHF范式已过,RLVR已在编程/数学得到验证

Anthropic两位研究员在博客采访中透露Claude 4思考细节。提到可验证奖励强化学习RLVR在编程和数学领域获证明,探讨了RL扩展、模型自我意识等,还为大学生给出AI领域建议。

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