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汪军对话 Rich Sutton:大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力

在RL China 2025开幕式上,汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励,分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习,智能原则含梯度下降等,建议将目标解读为“奖励”。

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RLPT:腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习

腾讯混元团队发布RLPT,是在预训练数据上应用强化学习的方法,可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力,无需人工标注,在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。

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你们催更的模型,云栖大会一口气全发了!

云栖大会上新6款模型、发布1个全新品牌,覆盖多场景。如Qwen MAX万亿参数大模型能力登顶国际榜单,Qwen3 - Omni实现全模态不降智等,各模型能力升级显著,现已同步上线。

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奥特曼爆料:GPT-5重构彻底一切!一人顶五个团队

GPT-5的发布或是一场技术变革。奥特曼在对谈中给出未来清单,谈到年轻人学习方向、创业思路等。他认为GPT-5是大飞跃,年轻人要掌握AI工具,还提出评估大模型智力新指标等。

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从少样本到千样本!MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」

新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架,突破 LLM 在上下文学习局限,能学上千示例,在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新,效果惊艳且应用潜力大,还指明未来研究方向。

机器之心
新闻资讯8

刚刚,Thinking Machines Lab首次发长文,揭开LLM推理不确定性真相

Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》,指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性,还解释核函数计算中数字加法顺序问题,介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。

机器之心
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马斯克放出编程界价格屠夫!Grok Code Fast 1:更快,更省,还免费

近日,马斯克旗下xAI发布全新编程模型Grok Code Fast 1,它为“代理式编程”而生,靠全新架构实现高速代码生成。在技术出色的同时,价格低廉还限时免费,虽在部分场景有不足,但仍是开发者实用工具。

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李国杰院士:AI4S里程碑式重大成果综述

本文由李国杰院士撰写,对AI for Science近年里程碑式突破做全面综述,涵盖数学、物理、化学等多领域成果,如李雅普诺夫函数构造、AI辅助核聚变等,还探讨了AI4S潜力与挑战。

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智谱 GLM-4.5 团队深夜爆料:上下文要扩、小模型在路上,还承诺尽快发新模型!

今日凌晨,GLM系列模型四位研发成员在Reddit的AMA活动中,回答了GLM系列技术细节、未来规划等问题。透露扩展上下文、推小模型是重点,还承诺尽快发新模型,也探讨了大模型发展观点。

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狂砸百亿美元后,仅5%企业成功落地AI,他们做对了什么?

企业在生成式AI领域投入数百亿美元,但95%的机构未获可衡量商业回报,此为「GenAI鸿沟」。原因包括工具缺乏学习能力、预算分配失衡等。少数成功企业聚焦高价值用例,选易部署工具,与供应商深度合作。

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