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让RAG告别断章取义，HiChunk做到了~
现有RAG评测忽视文档切分，腾讯优图提出HiCBench评测基准和HiChunk框架。HiCBench含人工标注多级切分点与证据稠密QA，HiChunk用微调LLM建多级语义树，配Auto - Merge算法，实验效果佳。
5Y View｜欢迎来到评测时代
强化学习推动AI突破，模型将刷爆既有评测，AI实验室面临评测饥荒。构建评测与RL环境是利用人类时间的高效方式，不同领域有不同验证方式，Mercor已率先拓展RL数据边界。
机器人需求驱动导航新SOTA，成功率提升15%！浙大&vivo联手打造
浙江大学和vivo人工智能实验室团队在ACM MM 2025发表新框架CogDDN。它模拟人类认知，将“双过程理论”用于机器人需求驱动导航，实验中表现优于单视角SOTA方法，为智能机器人技术发展奠基。
只因一个“:”，大模型全军覆没
一篇论文发现冒号等符号、“Thought process：”等语句能欺骗LLM，让虚假回答通过。实验表明所有测试模型都会触发假阳性响应。研究人员构建新“评委”模型Master - RM，可让假阳性率接近0%。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
JCP | 南科大赵肃楠、王建春等：LESnets：基于物理信息神经算子的湍流大涡模拟
本研究提出基于物理信息神经算子的LESnets方法，用于快速模拟粗网格上三维湍流时空演化。不使用标签数据，训练两种神经算子，验证了其有效性和泛化能力，效率显著优于传统方法。
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
登上Science Robotics顶刊！清华团队耗时22年，终于教会机器人踢足球
今年8月，清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文，提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力，成果在真机和赛事中验证，加速进化平台助力研究。
多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了！全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。
经典ReLU回归！重大缺陷「死亡ReLU问题」已被解决
在深度学习领域，经典 ReLU 函数因简洁性等优势受青睐，但有「死亡 ReLU 问题」。德国吕贝克大学等机构研究者引入 SUGAR 方法，不牺牲 ReLU 优势解决该问题，还设计 B - SiLU、NeLU 函数，实验显示性能提升显著。