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CMU&斯坦福提出Reasoning新范式!自己找“窍门”,教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低,论文提出创新方法,让模型利用“推理抽象”,通过RLAD两玩家强化学习框架训练,在多基准测试提升性能,还分析了其作用、局限与未来方向。
0.01%参数定生死!苹果揭秘LLM「超级权重」,删掉就会胡说八道
苹果研究人员发现大模型中极少量的「超级权重」,即便占比仅0.01%,对模型能力影响巨大。这一发现为大模型「科学瘦身」提供思路,还提出定位方法,助力模型量化和未来研究。
LLM总是把简单任务复杂化,Karpathy无语:有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及,大模型有了‘深度思考’能力,但现在有些偏科,简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象,认为是基准测试优化所致,大模型发展不能只追求分数。
五倍推理加速,激发自回归潜能,苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式,但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架,让预训练自回归大模型多 token 预测,代码和数学任务推理加速达 5.35 倍,一般任务约 2.5 倍。
彻底戳穿AI「失忆症」!超越OpenAI全局记忆,中国队开源LLM记忆操作系统
大语言模型有「记忆」缺失问题,国内顶尖团队打造出操作系统级AI记忆框架MemOS并开源且可商用。它将「记忆」升为「一级资源」,用MemCube封装记忆,评测显示性能优于OpenAI全局记忆方案。
华为| 祭出FlashComm1,FlashComm2、FlashComm3,解决LLM推理通算瓶颈
在大模型推理面临通算难题背景下,华为数学家祭出FlashComm 1、2、3。如FlashComm 1优化AllReduce通信,提升推理性能;FlashComm 2重构计算流程,提升推理速度;FlashComm 3实现多流并行,激增模型吞吐。
LLM又曝致命缺陷:根本不会看时钟!博士惊呆,准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷,读取时钟准确率仅38.7%,判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力,虽部分模型有亮点,但整体表现不佳,凸显训练数据和推理方式改进需求。
数据中心不必建在地球!中国企业已经把算力设施送到了太空
国星宇航牵头“星算”计划,首发星座发射成功,将开启全球“太空计算时代”。太空部署算力可节约能源成本、及时处理数据且更安全,未来将与地面“天地协同”,中国在此领域走在前列。
LLM后训练太烧钱?清华&腾讯有了破解法门:关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中,rollout预算易成瓶颈,且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架,将Agent轨迹视为树,分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点,实验显示其效果良好。
我嘞个豆!中国企业牵头,ICLR这场Workshop被挤爆了
ICLR 2026在巴西线下举办,华人活跃其中。一场由阿里妈妈牵头的Workshop被围得水泄不通,聚焦机制设计与决策智能,这是ICLR历史上首个该方向Workshop,集结了顶尖高校,探讨AI重写下的相关问题。