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OpenAI去年挖的坑填上了!奖励模型首现Scaling Law,1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式,摆脱对海量人工标注依赖,有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号,用自动化合成数据预训练,小模型能超越大数十倍规模对手。
Lumina-mGPT 2.0:自回归模型华丽复兴,媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型,统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略,实验表现优异,后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
斯坦福年度结论:中美大模型已没差距
斯坦福HAI《2026年AI指数报告》指出,中美AI模型性能差距基本消除,AI能力加速发展且普及快,但也存在安全基准滞后等问题。报告含15个主要结论,已成为业界重要参考。
小米打通智驾和具身大模型,然后开源了
小米汽车陈龙团队开源全球首个跨具身基座模型MiMo - Embodied,基于MiMo - VL架构,采用四阶段训练策略,打破室内操作与户外驾驶领域鸿沟,在29个Benchmark上超现有模型。
Nano Banana不及格,开源模型一分难求!上海AI Lab新基准直击文生图模型痛点
上海人工智能实验室等联合发布首个多学科文生图考试基准GenExam,覆盖10学科、1000题。实验显示,GPT - 4o严格评分正确率仅12.1%,开源模型接近0分,暴露出模型在专业场景的短板。
Ilya的首个模型来了!
掌握内幕的草莓哥爆料,Ilya正构建以TTT为核心的小型推理引擎。他预见传统大模型的死穴,SSI将TTT概念落地,其引擎在数据效率等方面优势明显。SSI获投资,本月或发新模型。
Monet:赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型,它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法,内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点,提出SFT+RL训练框架,构建数据集,经测试,Monet提升了视觉推理能力。
人类记忆 vs 大模型记忆,到底差在哪?
这篇发表于 2025 年 10 月《Trends in Cognitive Sciences》的文章,探讨用人类“情景记忆”研究成果改进记忆增强型大语言模型。指出现有 AI 记忆系统存用数据低效,呼吁构建“类人情景记忆”AI,还剖析差异并给出评估方法和展望。
一场文心大模型的「AI马拉松」
2025 年模型能力至关重要,百度在基础模型研发持续投入。百度 AI Day 上,吴甜解读文心新模型技术,文心 X1 Turbo 推理强、成本低。百度技术体系完备,未来看好多模态与智能体,降成本促应用生态发展。
一文带你通俗易懂的看懂"人工智能+",这是十年一遇的大机遇。
作者解读《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,对比‘互联网+’指出‘人工智能+’核心是‘赋能’,还阐述其在多领域的应用及影响,最后提醒大家面对挑战抓住机遇。