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75%预训练数据都能删!Jeff Dean新作:全自动筛除低质量数据

Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量,用元学习筛选有价值数据,提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能,在低质量数据集效果佳,还能跨模型规模泛化。

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打破资源瓶颈!华南理工&北航等推出SEA框架:低资源下实现超强多模态安全对齐

本文介绍北航彭浩团队的 SEA 框架,针对多模态大模型低资源安全对齐难题,用合成嵌入替代真实数据,突破资源瓶颈。还构建 VA - SafetyBench 评估安全风险,实验验证了 SEA 低资源、高泛化优势。

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33%!Claude、GPT、Gemini 在真实网站上集体翻车,ClawBench 把 AI agent 打回原形

ClawBench让AI在144个真实网站执行153个日常任务,结果惨烈,如Claude Sonnet 4.6每三任务翻车两个,GPT - 5.4仅完成10个。它还揭示AI在真实环境的问题,为评估模型提供标尺。

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西湖大学提出RDPO强化学习框架,实现扩散模型并行推理加速

扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架,不必改动模型本身,优化其“采样导航系统”,在多基准测试中取得领先图像生成效果,解决加速问题并提供RLHF对齐新范式

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The Batch: 891 | 用于科学发现的人工智能

Adji Bousso Dieng展望2026年,希望AI从‘提升效率的工具’变为‘推动科学发现的催化剂’。当前深度学习主导范式是‘插值’,难以应对数据分布‘尾部’,应转向能驾驭分布尾部的技术,把多样性作为核心目标。

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OpenAI 向部分付费用户推送 GPT - 5.1,有即时思考和深度思考两种模式,系统自动匹配。它有八种人格预设,改进不仅在语气,还提升记忆编织等能力,像是补救 GPT - 5 失败,还扩展安全评估

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一周1.2k星!兼具质量与效率的OCR模型MonkeyOCR,支持多样化的中英文PDF

MonkeyOCR采用SRR三元组范式,简化多工具流程、避免整页文档处理低效问题。与MinerU、端到端模型相比性能更优,处理速度也更快。暂不支持拍摄文档解析,文章还给出安装、推理等操作步骤。

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大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题,GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题,但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架,实验显示其性能领先,对RAG系统设计有启示。

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今年6月,英伟达发布Isaac GR00T人形机器人参考平台,深度机智发布论文Human - as - Humanoid。具身智能瓶颈是数据,深度机智以人类学习范式破局,完成全栈技术闭环,领先优势扩大。

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