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刚刚,Anthropic新作:大模型意识被发现了
Anthropic 最新研究发现 LLM 有可被语言化报告的全局工作空间(J - space),用 Jacobian Lens 技术能读出模型思考概念、干预推理,还可暴露其未说出口的意图,为 AI 安全审计提供新途径。
DeepSeek-R2尚未问世,微软小模型捡漏称王?6000样本炼出「数学作弊器」!
微软推出Phi-4推理模型系列,参数最多14B,能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型,且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
Qwen3-VL-Seg 深度解读:当多模态大模型学会"像素级精准手术",仅用0.4%参数碾压8B模型
文章深度解读阿里通义实验室发布的Qwen3-VL-Seg,它解决开放世界指代分割问题,用仅17M参数(占基础模型0.4%)在4B规模超越8B模型。介绍其原理、架构、数据、实验结果,还给出实战代码。
清华开源首个股票k线大模型
清华开源首个股票K线大模型Kronos,是专为金融市场K线序列预训练的模型,处理金融数据高噪声特性。采用两阶段框架,有安装、预测步骤,还有批量预测方法,项目地址为https://github.com/shiyu-coder/Kronos。
米哈游蔡浩宇AI公司首个视频模型曝光了
米哈游蔡浩宇的AI公司Anuttacon首个视频模型LPM 1.0曝光。它可通过多模态形式生成动态角色,有超绝情绪演绎、实时视频生成等能力,背后技术架构复杂,目前未正式上线。
Ultralytics & lightly-train:简化计算机视觉模型训练,无需标签
在计算机视觉领域,获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练,减少标注成本与时间,可集成到现有训练管道,支持多种模型架构和应用场景。
AAAI 2026|AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」,像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下,开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法,构建AP2O - Coder框架,借鉴人类学习模式,经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率,还适配通用模型。
Meta发布40页报告,具身智能的下一步是「心智世界模型」:能听,能看,能理解,会共情
Meta发布40页报告,首次将对人心智状态的推断概念化为心智世界模型,与物理世界模型实现“双轨建模”。还指出要结合系统A和B让AI自主学习,心智世界模型在多智能体协作潜力大。
空间智能卡脖子难题被杭州攻克!难倒GPT-5后,六小龙企业出手了
杭州群核科技发布空间大模型,深耕室内场景,直指‘空间一致性’痛点。其开源子模型具真实感全息漫游、可交互等特点。当前空间模型处早期,群核提出‘三位一体’战略,还将开源促行业发展。
大模型评估排障指南 | 关于 LaTeX 公式解析
这是大模型评估排障指南系列第二篇,聚焦 LaTeX 公式解析。评估难点是解析和比较模型输出与标准答案,无标准方法。lm - evaluation 框架用 sympy 解析准确率约 0.94,还给出缓解问题办法。