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多模态后训练反常识:长思维链SFT和RL的协同困境

华为与香港科大研究发现,多模态视觉语言模型中,长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集,分析各方法表现及组合策略困境,还给出实验发现与未来研究方向。

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微软等提出「模型链」新范式,与Transformer性能相当,扩展性灵活性更好

随着大语言模型发展,扩展 Transformer 架构成趋势,但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念,构建模型链学习范式,应用于语言模型得 CoLM 系列,实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。

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陶哲轩:AI 正在让“想法”变得廉价,而真正的瓶颈从未改变

数学家陶哲轩与Dwarkesh Patel访谈,探讨AI在科学发现中的作用。他指出AI让‘想法生成’成本降为零,验证想法成新瓶颈;AI擅长广度,人类擅长深度;AI负责找证明,人类提炼‘理解’与‘智慧’。

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世界模型的范式之变:因果思维链开始推演未来如何发生

本文探讨世界模型的范式变革,介绍Aether AI推出的引入因果思维链的具身世界模型CausalWM,该模型在多项公开评测中取得领先成绩,分析因果推理对具身智能落地的核心价值,展望其在多领域的应用前景。

DeepTech深科技
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高盛研报:AI时代最大瓶颈不在算法和数据,而在电力和资本

高盛《Powering the AI Era》报告指出,AI是基础设施革命,其最大瓶颈是电力和资本。如一座250MW数据中心成本达120亿美元,2030年全球数据中心电力需求将激增,还介绍了应对办法及相关细节。

AI工程化
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智元首发SOP系统:打破离线训练瓶颈,让具身智能在“干中学”

2025年VLA让机器人有通用性,但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统,融合在线学习等,使机器人在真实环境持续进化,实验显示其能提升性能、效率,突破VLA瓶颈。

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思维链之父跳槽Meta,不只因为1亿美元!离开OpenAI前泄天机

硅谷人才争夺战升级,Meta砸钱抢人,思维链之父Jason Wei从OpenAI跳槽到Meta。他离职前发博客,谈及从强化学习获得的人生启示,还阐述AI领域验证非对称性概念及重要性。

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仅需10%思维链标注,等同全量性能!中科院发布推理监督新范式

中科院计算所团队提出新框架PARO,让模型学习固定推理模式自动生成思维链,只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能,适合规则清晰领域,为推理监督提供新思路。

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万字详解GPT-6 Astra,Sebastian Raschka带你读懂循环Transformer与隐藏的思维链

著名技术博主Sebastian Raschka针对GPT-6 Astra的循环Transformer设计与隐藏思维链争议,万字详解技术细节,分享Astra实测表现,梳理循环Transformer技术演进,澄清相关误解。

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长思维链里的推理步骤,哪些最关键?三招锁定LLM的「命门句子」

杜克大学和 Alphabet 研究者提出在句子层面分析推理痕迹,找出长思维链中关键步骤,提高 LLM 可解释性等。提出三种互补方法,还提供开源工具,研究为调试推理失败等提供可能。

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