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在金融、医疗等对精确性、透明度和安全性要求高的领域,完全依赖大模型NL - to - SQL能力易出错。本文提出基于函数调用LLM的范式,将LLM能力聚焦于调用预定义功能函数,提升了数据检索的准确性、透明度和可维护性。

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UC伯克利作颠覆认知:LLM靠「自信爆表」学会推理?无需外部奖励超进化

UC伯克利华人团队发现,LLM不靠外部奖励,仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习(RLIF)范式,用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励,在多任务中表现良好。

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强化学习之父Richard Sutton最采访:LLM是“死路一条”

强化学习之父Richard Sutton在采访中批判当前由LLMs主导的AI发展路径,认为其是死胡同,缺乏真实世界模型与目标。他构想‘经验时代’范式,预言权力向更高级智能转移,也指出未来面临腐败与价值观挑战。

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Code2Video:代码驱动、智能体协同、精准可控的教学视频生成

加坡国立大学 ShowLab 团队提出 Code2Video,一种基于代码驱动的视频生成范式。它以可执行代码为媒介,结合三智能体协同框架,解决了现有文生视频方法在教育场景的不足,在美学和教学效果指标上有明显提升。

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AI科学家登场!12小时抵人类科学家半年工作量,已有7项大成果

OpenAI CEO奥特曼期待GPT - 6实现「AI创造科学」,类「AI科学家」Kosmos登场。它12小时完成人类半年工作量,有7项成果,能自主规划,从工具迈向合作者,但约20%结论需人类裁判,人机协作或重塑科研

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AI在线强化学习“边做边学”,斯坦福团队让7B小模型性能飙升,甚至超越GPT-4o

斯坦福等团队提出范式AgentFlow,由四个智能体组成,用在线强化学习持续提升智能体系统推理能力。以Qwen - 2.5 - 7B - Instruct为基座模型的它在多基准测试表现突出,甚至超越GPT - 4o等大模型。

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陶哲轩「断粮」后,25年首次绝望怒吼:美国科学命脉被砍断!

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