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新闻资讯7

先验+后验加持,大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」?

多数大模型评估基准依赖固定数据集,难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准,将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别,大模型在现实场景运用仍待优化。

机器之心
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揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型:vivo AI 团队实战经验分享|AICon

在 InfoQ 举办的 AICon 大会上,vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战,从数据处理、模型计算等方面提出优化策略,还展望 AI Infra 未来发展方向。

AI前线
新闻资讯7

78%主创跳槽!Llama 14名作者只剩3人,Meta最强开源模型团队大溃散引争议

据外媒消息,Meta面临严重人才流失,Llama模型14位核心作者中11位离职,或自立门户或跳槽。同时,Meta大模型研发进度缓慢,旗舰模型屡次延期,一边裁员一边押注AI,且寻求资金支持遇冷。

AI科技大本营
算法论文8

模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”?|首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”!

随着大语言模型在数学领域应用渐广,其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH,测试20+主流模型,结果不佳,而小样本微调能显著提升模型能力。

深度学习自然语言处理
算法论文8

不止Deep,更要Wide:清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1,4B模型比肩671B模型

清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」,发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架,经MARL端到端训练,4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型,且在标准QA任务也出色。

机器之心
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一个“蠢问题”改写模型规则!Anthropic联创亲曝:瞄准Claude 5开发爆款应用,最强模型的价值会让人忽略成本负担

Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及Claude模型意义。他指出Scaling Law源于问“蠢问题”,是推动AI进步核心动力,还给出产品构建建议,介绍Claude 4优化。

AI前线
新闻资讯7

一个“蠢问题”改写模型规则!Anthropic联创亲曝:瞄准Claude 5开发爆款应用,最强模型的价值会让人忽略成本负担

Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及对Claude等模型的意义。他认为AI发展不平衡,建议构建未完全跑通的产品,还介绍了Claude 4优化,探讨人机协作等内容。

InfoQ
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模型玩不好数独?!Transformer作者初创公司公布排行榜:o3 Mini High“变异数独”正确率仅2.9%

Transformer作者初创公司Sakana AI公布AI解决数独能力排行榜,用全基准Sudoku - Bench考验大模型创造性推理能力。结果显示大模型总体正确率仅15%,9×9数独中高性能模型o3 Mini High正确率2.9%。

量子位
开源动态8

12.1万高难度数学题让模型性能大涨,覆盖FIMO/Putnam等顶级赛事难度,腾讯上海交大出品

腾讯AI Lab与上海交大团队联合推出首个基于自然语言的数学定理证明框架与数据集DeepTheorem。12.1万道高难度数学“特训题”让模型定理证明性能大涨,7B模型性能比肩或超越现有开源和商业模型

量子位
算法论文7

ICCV2025 | 多视图生成范式-利用自回归模型探索多视图生成

本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR,能从先前视图提取引导信息增强一致性,拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题,展示出强指令遵从与多视角一致性。

机器之心