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大模型下半场,阶跃凭什么领跑多模态之战
国内大模型竞争分资源派、技术派、国家队三阵营,多模态成竞争分水岭。阶跃星辰成立两年发22款自研基座模型,16款为多模态。其坚持理解生成一体化路线,在多模态领域有优势,还布局多应用场景。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger:当合成数据涌入训练集,如何为数学题做体检?
随着合成数据增多,模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark,覆盖问答两端,评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据,证明错误标签可作监督信号。
斯坦福吴佳俊「计算机与思想奖」获奖演讲全文:从一张照片,逆推一个世界|IJCAI 2026
8月20日,斯坦福大学吴佳俊在IJCAI 2026发表“计算机与思想奖”获奖演讲。他指出像素是表象,物理结构才是因果,提出以物理代码为桥,融合基础模型泛化力与物理模拟因果性,构建视觉与物理智能。
IJCAI 研究卓越奖得主 Nick Jennings:一个智能体的聪明,不如一群智能体的相遇|IJCAI 2026
8月18日,IJCAI 2026大会上,研究卓越奖得主Nick Jennings回顾智能体发展历程,指出当下智能体AI火热,它并非新概念,而是经数十年积累。还分享经验,展望从智能体到智能社会的未来。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式,但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS,将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all,实验效果佳。
大模型能复刻这些系统吗?ProgramBench给出了残酷答案
斯坦福NLP组发布ProgramBench,用200个完整代码库重建任务测试主流大模型,要求模型仅根据可执行文件还原如SQLite等项目完整代码,结果所有模型实际解决率为0%,说明模型更擅模仿代码表面结构。
卡帕西630行代码炸出81个智能体,4天协作跑2333次实验,公布预训练十大发现
Karpathy的Autoresearch项目630行代码让AI自主实验,提升语言模型训练效率。全球开发者让多智能体协作,智能体自发形成同行评审制度。项目发起者公布十大发现,还衍生出表现出色的auto - discovery项目。
这个情人节,AI深吻Math!国产RL系统多维突破300年亲吻数难题
2月14日情人节,上智院等联合研发的PackingStar强化学习系统,在多维度刷新亲吻数与广义亲吻数纪录,实现数学结构领域多维度、系统性突破。它将复杂几何问题转化为可训练游戏,成果获权威认可。
音乐新王震撼降临,Al音乐进入格莱美时刻
2026开年,MiniMax Music 2.5发布,凭「格莱美级」音质、极致拟真人声开创AI音乐新高度。它消除中文演唱「洋味儿」,支持14种结构标签精准控制,让音乐制作门槛降低,从C端娱乐迈向B端生产力。
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来?谷歌新研究:模型内心多个角色吵翻了
谷歌等机构研究指出,推理模型能力提升源于‘思维社会’,即模拟类多智能体交互结构。如 DeepSeek - R1 等在推理中展现高视角多样性,对话特征能提升推理准确率,还提出利用‘群体智慧’新方向。