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刚刚,DeepSeek又探索新架构了,开源OCR 2
DeepSeek更新DeepSeek - OCR 2,引入DeepEncoder V2架构,实现视觉编码范式转变。模型和技术报告齐开源,在多项测试中表现出色,降低重复率,为全模态编码提供路径,但在报纸类文档识别有不足。
可攻可防,越狱成功率近90%!六大主流模型全中招 | EMNLP'25
研究人员聚焦大型语言模型(LLMs)安全漏洞,提出全新越狱攻击范式SCP与防御策略POSD。SCP基于DTD机制,在6个主流模型上平均攻击成功率达87.23%;POSD能有效抵御攻击,还提升模型泛化能力。
100 页 Agentic RL 综述!牛津、新国立、AI Lab 等联合定义 LLM 下半场
2025 年大语言模型热潮持续,但当前主流训练范式显瓶颈。牛津、新国立等 16 家机构学者发布 100 页 Agentic RL 综述,明确定义从‘会说’到‘会做’进化路径,剖析理论、结构与实践,展望未来挑战。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调(CRFT)方法,通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性,能提高推理准确率,学习参数量低,还适应少样本场景。
ACL 2026 综述:从事后解释到内生解释,大模型内生可解释性的前沿进展
大语言模型强大但解释性成问题,过去多事后解释,现更多研究者转向内生可解释性。ACL 2026 接收的综述论文梳理相关代表方法,总结为五类核心设计范式,指出该方向面临挑战但趋势清晰。
OpenAI 迈出关键一步:LLM 黑盒不再是盲盒
OpenAI开源新研究成果,提出全新范式,训练权重稀疏的Transformer模型以提取人类可理解的电路。该方法分三步,关键结果显示稀疏模型优势多,但也存在训练成本高、规模有限等局限,还给出两条未来路线。
EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。
灵巧手能帮女友拧瓶盖了!同济清华上海交大等新成果 | CoRL 2025
来自多高校研究团队提出KineDex框架,以真·手把手指导方式让人类动作传至灵巧手,同步采集高保真触觉信息,使星动纪元灵巧手星动XHAND 1解锁复杂精细操作,论文已被CoRL 2025接收。
上海AI实验室造出首个「通才」机器人大脑:看懂世界+空间推理+精准操控全拿下
上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain,能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式,有“机器人适配器”,配套VeBrain - 600k数据集,性能测试表现出色。
全球首个自主科研Agent挑战赛!零人工干预冲击CNS成果SOTA,科研变天?
3月1日,由上智院和复旦大学主办的‘AI4S智能体CNS挑战赛’启动报名。赛事聚焦自主科研智能体,设四项挑战任务,要求零人工干预,超越CNS成果SOTA。评审阵容强大,旨在推动科研范式变革。