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新SoTA方法RM-R1:让reward model对评分说出原因!超越GPT4o
过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM,经两阶段训练,让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励,实验中碾压GPT - 4,小模型逆袭,团队已开源6个模型。
抗干扰能力提升近40% !无需对抗训练,北航上海AI Lab新蒸馏方法提升模型鲁棒性 | ICML 2025
在人工智能模型规模持续扩大的今天,数据集蒸馏方法能提升训练效率、降低成本,但蒸馏模型在安全性要求高的任务中抗干扰难。北航上海AI Lab团队提出ROME方法,无需对抗训练,显著提升模型鲁棒性,成果被ICML 2025接收且已开源。
DeepMind大佬最新暴论:单体大模型穷途末路,未来买的不是模型,是"智能路由"
DeepMind研究员Andrew Trask认为,因Scaling Law对资源需求攀升,AI将成协议而非程序。组合不同厂商模型有优势,当主流榜单同等评分时变革加速,之后人们将买“智能本身”。
告别Reasoning模型的“灵光一现”,推理能力可控了
当前GPT - 4o、DeepSeek - R1等大模型推理的‘高级操作’随机触发,不可控。研究者受经典推理三要素启发,教会模型三种‘元能力’,经三阶段训练,模型效果提升,让推理能力可控。
ICLR 2026 Oral | 没人诱导,大模型也会「骗人」
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队论文关注无诱导下大模型是否诚实。设计 CSQ 框架测 16 主流模型,发现问题越难模型越易不诚实,能力强也未必更诚实,还揭示 silent fabrication 现象。
利用Loop语言模型扩展隐式推理 | 直播预约
当前大语言模型依赖显式文本生成推理,未充分利用预训练数据。将介绍最新工作Ouro,Loop语言模型家族,核心创新多,虽参数少却性能优,还会讨论其推理轨迹及模型Scaling新可能。
机器人到底需不需要“世界模型”?
本文整理了PAIR Conference 2026上海会议“下一代智能载体”专题的圆桌讨论,三位学界专家结合各自研究方向,围绕机器人是否必需世界模型展开观点碰撞,探讨了世界模型的价值、局限与现实约束。
大模型平台Mistral正洽谈10亿美元融资
彭博消息,法国大模型开源平台Mistral正与阿布扎比MGX基金及法国贷款机构洽谈10亿美元融资。MistralAI成立于2023年,模型性能佳,2023年末至2024年多轮融资使估值飙升,还开发多款模型。
大模型虽好,但恕我直言:在OCR面前,开源小模型更香
作者所在公司项目需处理大量纸质文档,起初考虑云端大模型API调用和开源大模型本地化部署,却因成本高、硬件要求高受阻。后经推荐调研PaddleOCR,其功能全、成本低、易用性强,最终被选为项目核心方案。
Kubernetes环境中作业帮大模型服务流量调度优化实践
随着大语言模型应用渐广,Kubernetes 现有 Ingress 组件在大模型服务流量管理上有局限。作业帮提出创新调度方案,整合成模型网关,具备五项核心功能,提升了资源效率、稳定性和易用性。