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SFT「不完全学习」之后,研究的下一个前沿在哪?ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望

本文从不完全学习现象出发,展望SFT领域未来研究方向,如未知根因探索、检测方法改进等,还提及推广到其他训练范式、CPT精细研究等,给出研究优先级和社区建议。

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前OpenAI创始成员Andrej Karpathy提出让大模型把笔记「编译」成持续生长的活Wiki,替代RAG。他将笔记当源代码,LLM当编译器,实现知识结构。此方案降低维护成本,解放人类注意力。

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大模型"温故而知新"实现了!无需历史数据,Octopus 效果超越全数据训练|CVPR‘26 Octopus

上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus,首创无需历史数据的梯度正交技术。实验显示,它在UCIT基准上表现超SOTA方法,还实现正向后向迁移,适合端侧部署。

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TRM思考奖励模型上线,大模型推理质量终于能量了 | ICML‘26 Oral

大模型推理评测多只看答案,忽略推理过程。上海多校团队提出TRM,用ME² principle刻画推理质量,DAG-based pairwise evaluation还原结构,训练奖励模型,让推理质量可度量、训练和优

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35B参数科学性能比肩万亿参数模型,『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源

5月15日上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview,尺寸小、科学能力强,在多方面有突破。其深与昇腾算力生态协同,探索‘通专融合’,科学及智能体能力升级,还优训推效率。

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虾、马之后,人类登场!这个霸榜GitHub项目火了

OpenHuman 是 tinyhumansai 团队构建的开源桌面 AI 智能助手,采用 GNU 许可证开源。它解决了 AI 助手失忆、集成碎片等痛点,有记忆树、TokenJuice 等技术,目前在开源社区反响大。

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超150位全球AI一线技术专家齐聚巴黎,这场大会到底聊了些什么?|GOSIM Paris 2026圆满收官

5月6日,GOSIM Paris 2026进入第三天,议程转向技术实践。超150位全球AI专家齐聚,探讨模型推理优、开源社区治理等。Niko Matsakis等分享前沿观点,还有五大主题论坛及工作坊,展示开源AI生态成果。

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算法论文8

让大模型自己写代码、自己进,GIM和港大这篇ACL主会,把量因子挖掘重做了一遍

香港大学和GIM提出CogAlpha框架,将Alpha从‘公式’升级为‘代码’,搭建7层21个智能体探索体系,让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法,还具可解释性。

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近期,不错的LLM Agent统一记忆框架综述~

随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升,LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件,围绕两个数据集复现比较10个方法,还设计出新的低token开销框架。

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从99行代码复刻冰雪奇缘,到引领3D AI,胡渊鸣的公司凭什么「爆火欧美」?

胡渊鸣创立的 Meshy AI 爆火欧美,其产品 Meshy 带来 3D 建模效率革命。新模型 Meshy 6 精度高、可用性强,采用“3D 原生”路线。它还理顺生产流程,获大厂青睐,未来在技术、产品形态和游戏领域均有布局。

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