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Think in Games:做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》,指出当前AI在游戏领域面临的困境,提出TiG框架结合大语言模型与强化学习,打造既会做又会说的AI,实验验证其高效性。
曦望,死磕AI推理成本|甲子光年
1月27日,国产GPU厂商曦望发布新一代推理GPU芯片启望S3等。启望S3面向大模型推理定制,设计系统级重构,单位Token推理成本降约90%。曦望还推出超节点方案及推理云计划,目标是极致推理性价比。
清华唐杰新作:大模型能打掼蛋吗?
清华、北邮等团队联合研究表明大模型能打掼蛋等8种棋牌。不同模型在不同棋牌表现有差异,如GPT - 4o综合佳,GLM4是“全能型选手”。研究还探讨学习方法、模型性能影响因素及游戏间相互作用等。
DeepMind 最新研究:智能体就是世界模型!
DeepMind研究科学家Jon Richens团队在ICML 2025发表论文,从第一性原理证明智能体就是世界模型,回答了AI界多年的根本问题,还带来多个有趣推论,引发AI社区热烈讨论。
黄仁勋迟到了15分钟,然后甩出一个数字:1万亿美元。
GTC 2026上,黄仁勋获“Token之王”称号。他预计英伟达到2027年营收至少1万亿美元,还展示商业定价模型,推出Vera Rubin系统,整合Groq芯片,开源OpenClaw,预告Feynman架构,开发太空数据中心。
清华新研究,Nature+Science双杀!
清华大学李勇团队分析2.5亿篇科学文献,揭示AI for Science领域矛盾:虽助科学家个体加速,却致科学界群体注意力窄化。这由当前AI模型缺通用性导致,团队推出OmniScientist系统破局限。
最新原生端到端OCR开源项目!
腾讯开源最新原生端到端OCR:HunyuanOCR,仅1B参数,OmniDocBench得分94.1超竞品,功能覆盖全场景。还介绍了DeepSeek - OCR的桌面客户端,支持拖拽识别、导出文件等。
极低成本,复现GPT-4o图像风格化一致性!NUS推出OmniConsistency
NUS ShowLab 推出 OmniConsistency,解决开源扩散模型在图像风格化一致性上与商业 API 的差距。它成本低,能在保持风格化效果时精准保留图像细节等,还解决了风格化与一致性的跷跷板问题,且兼容性强。
见微知著:LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源,指出传统奖励模型存在对齐风险,而Rubric RM在多方面取得平衡,还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。
分享10个你可能不知道的Claude Code隐藏命令。
作者分享10个Claude Code隐藏命令,如/btw可并行提问不污染上下文,/rewind能分别回退代码和对话等,还介绍快捷键,强调Claude Code更新快,建议关注更新动态。