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14B打败671B!微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展,但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索,成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型,性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
打破资源瓶颈!华南理工&北航等推出SEA框架:低资源下实现超强多模态安全对齐
本文介绍北航彭浩团队的 SEA 框架,针对多模态大模型低资源安全对齐难题,用合成嵌入替代真实数据,突破资源瓶颈。还构建 VA - SafetyBench 评估安全风险,实验验证了 SEA 低资源、高泛化优势。
刚刚,智谱和华为搞波大的:中国首个国产芯片训练出的SOTA多模态模型!
智谱与华为合作开源新一代图像生成模型GLM-Image,是中国首个全程用国产芯片训练的SOTA多模态模型,擅长文字渲染,拿下多项榜单第一,API调用一张图只要0.1元,还解析了其技术架构。
新手必看!强化学习入门指南 | 从RLHF、PPO、GRPO到RLVR,最后到训练推理模型
Unsloth团队发布强化学习教程,从吃豆人谈起,介绍RLHF、PPO、GRPO等概念,分享用GRPO训练推理模型技巧。涵盖强化学习基础知识,还给出Unsloth使用GRPO训练模型方法及奖励函数示例。
谷歌太壕了!编程Agent大招至简:开源且免费,百万上下文、多模态、MCP全支持
谷歌开源免费的编程Agent Gemini CLI,提供业界最高免费限额,能在终端访问Gemini。其能力多样,涵盖代码理解等,支持百万上下文、多模态和MCP,开源协议为Apache 2.0,还给出安装和使用指引。
字节开源终身记忆多模态智能体,长时记忆+RL,实测超Gemini‑GPT4o!
字节开源全球首个带终身记忆更新的全多模态智能体M3 - Agent,给其装上‘长期记忆’大脑。它构建实体记忆图谱解决现有Agent问题,架构含两个流程,代码实现有特色,跑分数据出色。
230个大模型在婴幼儿认知题上集体翻车!揭秘多模态大模型的核心知识缺陷
ICML 2025研究揭示多模态大模型在基础认知能力上表现不佳。研究者建测评题库CoreCognition测试230个主流模型,发现其存在核心知识缺陷,扩规模难补短板,还需补齐核心知识。
性能比肩DeepSeek-R1,MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王|开源
MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1,原生支持100万token输入、8万输出,性能比肩DeepSeek - R1,仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法,在多领域表现出色,模型权重可在HuggingFace下载。
说实话提前拿到Qwen3.7-Max内测,最让我意外的不是它推理变强了!
作者提前2天拿到Qwen3.7-Max内测,经测试,该版本补齐短板,综合能力强。审美提升明显,代码质量不错,长程思考推理迭代能力佳,适合替换到部分工具里。
单张显卡跑出15倍推理速度,aiX-apply-4B小模型加速企业AI研发落地
3月25日,硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的轻量级模型aiX - apply - 4B。该模型在准确率、推理速度等方面表现出色,超越部分千亿级大模型,还推出“大模型+小模型”协同架构释放企业算力价值。