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无需标注和奖励模型!仅靠自信度RL,16个样本训练20步,效果飙升21%!
论文提出RLSC,让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号,摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号,小成本提升模型数学能力,还让模型学会快推理,不过也存在安全隐忧。
国产LLM大爆发的一周,Hugging Face热榜被承包了!
这一周国产开源LLM集中爆发,GLM - 4.5、Qwen3的5连发、Step3等接连发布。GLM - 4.5是新一代开源SOTA模型;Qwen3各版本在不同能力上提升显著;Step3是多模态推理模型;腾讯还发布了混元3D世界模型1.0。
Qwen3接连放出No Thinking, Thinking两大模型,Gemini2.5 pro顶不住啦
Qwen推出非推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Instruct - 2507`后,又放出推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Thinking - 2507`。非推理模型在多方面功能增强,推理模型能力强,超DeepseekR1,可试用。
清华校友出手,8B硬刚GPT-4o!单一模型无限工具调用,终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳,突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树,TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理,实现单模型高效推理,简化智能体构建,在多方面表现出色。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元!
大型推理模型有推理能力,但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告,集成探索器,有自主策略和训练工具,实验显示性能强,还指明未来探索方向。
Lumina-DiMOO:多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO,它基于离散扩散建模,打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型,它解决了生成慢、质量受限等问题,在多项评测中夺魁。
AI真的需要「像人类」那样思考吗?AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展,但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架,引入 α - moment 实现无需训练的推理调控,实验显示其能提升准确率和效率。
陶哲轩亲自曝光:AI破解数学难题,竟全是「抄」的?
数学大神陶哲轩发现,AI声称破解的Erdos难题,实则是多年前已被人类解决的旧闻。他指出当下AI进化逻辑并非创新,而是利用算力扫描人类文献的‘长尾黑洞’,其核心价值是填补人类知识遗忘漏洞。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗?
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理,主动推理研究少,制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力,实验显示大模型主动推理能力严重不足,并指出后续拓展方向。
为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” :腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级,应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航,解决大模型深度思考的局限,且适配多种大模型,性价比高。