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腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench,系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳,揭示当前大模型在该能力上的普遍短板,并指出未来四个探索方向。

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加州大学旧金山分校团队提出CellTransformer算法,几小时完成5只小鼠脑图谱绘制,还绘出新脑区。该算法能准确对齐已知脑区,可扩展到多动物数据集,未来有望用于人类大脑及其他器官研究。

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MoltBot(Clawdbot)爆火,其开发者分享20条AI哲学,涵盖心态、学习、闭环验证等方面,指出AI改变编程体验,强调系统性思维、prompt技能等重要性,还提及对未来程序员的影响。

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中国国星宇航团队发射的太空计算星座,在第四届琶洲算法大赛中助力佳都科技团队完成交通行业算法上星运行,实现常态化商业运营,标志轨道AI计算进入工程化阶段。

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全球首个,连续时间具身世界模型!任意帧率自由生成

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关键突破:理论验证了 RL for LLM 路线的可行性

传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型,成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型,从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。

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