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突破LLM数据瓶颈:Meta等提出语言自我博弈,一台模型,两个角色,无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”(LSP)框架,让语言模型自己和自己“玩游戏”,在无外部数据输入下自我改进。实验显示,其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型,为缓解数据稀缺提供新思路。
北大卢宗青团队新作:超 70% 实机成功率,支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面,而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法,对功能性抓取重新建模,在仿真与真实场景均超70%成功率,还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
曾对AI嗤之以鼻,如今2周生成7万行代码:Rust大佬与Claude联手打造新语言Rue
2025年,Rust社区早期核心人物Steve Klabnik心态转变,开始借助Claude编写代码。他重启念头设计新语言Rue,探索编程语言‘中间地带’,两周生成约7万行代码,开发中人与AI分工明确。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch:成本暴降88%,无需搜索即可激活大语言模型的检索能力!
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架,可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略,成本降88%,多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
推理速度10倍提升,蚂蚁集团开源业内首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer
近日,蚂蚁集团开源业界首个高性能扩散语言模型推理框架 dInfer,在基准测试中,其将 dLLM 推理速度较 Fast - dLLM 提升 10 倍以上,攻克推理瓶颈,为开发者提供高效框架,推动扩散语言模型走向成熟。
真实物理加持,人物动画再也不像塑料人!UIUC华人让角色活起来了 | ICCV'25
PhysRig是UIUC与Stability AI联合提出的面向角色动画的可微物理绑定框架。它用物理建模替代传统绑定权重设计,解决传统LBS无法克服的问题,显著提升角色动画真实感,还适用于动作迁移任务。
开源模型首次物理奥赛IPhO夺金!上海AI Lab 235B模型击败GPT-5和Grok-4
上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金,在HiPhO基准测试获12金1银,超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试,用多阶段强化学习训练模型,开发PhysicsMinions系统提升推理能力。
Qwen3 变身扩散语言模型?不从零训练也能跑,30B参数创纪录
扩散语言模型(DLM)潜力大但训练难,Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B,推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素,成果超现有部分模型,还提出简单方法及训练策略。
PITT | 提出PhyT2V框架:让文生视频(T2V)更符合物理规律(CVPR2025)
当前T2V技术迈向推理驱动阶段,物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架,不依赖模型重训练或大规模外部数据,可增强主流T2V模型能力,有低落地门槛和良好泛化性。
缔造OpenAI的秘密,竟只有一个词!新智元十年峰会圆桌,七位大咖激辩
新智元十周年圆桌论坛上,七位嘉宾探讨通往AGI与ASI的关键问题,如智能核心、AI能效、游戏与AI关系等。他们认为AI发展超预期,语言是智能核心,实现ASI关键在能耗,还谈及芯片与人脑差距、物理世界发展慢等话题。