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开源动态8

快手Klear-Reasoner登顶8B模型榜首,GPPO算法双效强化稳定性与探索能力

快手Klear团队推出Klear-Reasoner模型,基于Qwen3 - 8B - Base打造,在多基准测试达同规模SOTA。其核心GPPO算法能强化稳定性与探索能力,团队还对训练流程多环节深入分析,给出优化策略。

AI前线
算法论文8

ACL 2025 | 大模型乱试错、盲调用?KnowSelf让智能体有「知识边界感知」能力

ACL 2025 论文《Agentic Knowledgeable Self-awareness》聚焦提升智能体「知识边界感知」能力。KnowSelf 方法让智能体自主调节知识运用,实验显示其性能优,还探索了智能体自我认知多方面影响。

机器之心
开源动态8

英伟达发布并开源Alpamayo:自动驾驶终于开始讲道理了|甲子光年

北京时间今天凌晨,英伟达在CES现场发布Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具及数据集,旨在推动推理型自动驾驶汽车开发。其核心模型Alpamayo 1可展示决策逻辑,此次发布是英伟达在该领域开放程度最高的尝试。

甲子光年
开源动态7

AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0:给 Codex / Claude Code 的推理框架工作流

AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0 版本整理可用 AI Infra SKILLS 并补充说明,沉淀推理框架开发流程约束,适用于 Codex 和 Claude Code,包含核心技能、SOTA loop、OpenAI 目标和提示等内容。

GiantPandaLLM
开源动态8

6.6K标星!微软开源Agent自我优化框架,为智能体注入持续学习能力

开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning,加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化,有事件追踪等核心能力,安装简单,应用场景丰富。

开源星探
算法论文8

UC伯克利新作颠覆认知:LLM靠「自信爆表」学会推理?无需外部奖励超进化

UC伯克利华人团队发现,LLM不靠外部奖励,仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习(RLIF)新范式,用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励,在多任务中表现良好。

新智元
算法论文7

一段 signature,不仅撬开了 Opus 的隐藏推理,还让 Kimi、GLM 露出了"熟悉感"

研究者发现,将 Opus 等强模型返回的加密推理块交给同家族弱模型,弱模型可能转写出隐藏内容。如用 Haiku 读取 Opus 的加密信息。此外,公开的 Agent 轨迹存在隐私泄露风险,部分开源模型易受 Opus 风格影响。

深度学习自然语言处理
开源动态8

刚刚,OpenAI开源2个推理模型:笔记本/手机就能跑,性能接近o4-mini

OpenAI深夜开源gpt-oss-120b和gpt-oss-20b推理模型,距上次开源已6年。模型亮点多,性能强,在多方面表现超专有模型。官方还放实测视频,展示其使用效果,同时解释了开源原因。

量子位
新闻资讯8

刚刚,OpenAI拿下IOI金牌,仅次于前五名人类选手!参赛推理模型才夺得IMO金牌

2025年国际信息学奥林匹克(IOI)中,OpenAI推理模型获金牌,在AI参赛者中排第一,得分仅落后5位人类选手。其未专门训练,成绩较去年大幅提升。此前它在IMO也获金牌级别成绩。

机器之心
开源动态8

MiniMax重磅开源M1模型:百万上下文超DeepSeek R1,实现性能与效率双杀

MiniMax正式开源首个推理模型M1,原生支持百万级上下文长度,在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型,还提出创新强化学习算法。

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