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DeepSeek们越来越聪明,却也越来越不听话了。
论文《When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction - Following in LLMs》用实验验证,模型推理能力变强时,提示词遵循能力变差。研究团队对15个模型测试,发现用CoT推理后执行准确率下降,还提出4种提升指令遵循效果的方案。
DeepSeek Harness背后的“心脏”:Cordis 到底是什么
文章介绍Cordis框架,它原服务第三方QQ机器人,现是DeepSeek Harness心脏。阐述其设计初衷、核心机制,如插件、上下文等概念,还提及在DSH中的应用,展示了插件槽位和生态,最后介绍相关论文和该框架的生态情况。
Fable5仅做对3.5%!大模型会看图,但还没有主动视觉
本文介绍了专门测量「主动观察」能力的视觉推理基准 ActiveVision,评测显示无外部工具时,大模型与人类准确率有近 9 倍差距,用工具后虽提升但仍远不如人类,还说明了其出题与避免取巧的方式。
GCEA-YOLO:给油田装上"防火眼",把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大,传统检测方法有局限,深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络,含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块,检测精度显著提升,还验证了泛化与稳定性,并给出复现代码。
AMS| 西工大史子颉,高传强,王旭,林海涛,张伟伟:数据驱动的涡激振动标度律发现
涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标,现有理论模型有局限,常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法,验证了其鲁棒性与泛化能力,还给出物理层面解释。
机器狗翻了个身,国产GPU往前走了坚实一步|甲子光年
5月18日摩尔线程发布会上,机器狗“小飞”侧空翻,是业内首次基于国产硬件仿真平台训练、国产端侧芯片部署并真机验证。该司以全功能GPU打造国产具身智能基础设施,MT Lambda平台解决多方面问题。
从最优传输角度训练奖励模型:让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM,基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标,通过选择性分布对齐排除噪声偏好,解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题,实验验证其有效且泛化能力好。
人形机器人绕不开的坎:续航问题怎么破?
人形机器人续航问题常被忽视,但它面临电池重量、行走能耗、脉冲负荷三个维度约束,标称续航在实际工况会打折,工程上可通过快速换电和提升单次充电电量应对,固态电池有潜力但有待验证。
刚刚,梁文锋被曝史上首次融资!DeepSeek V4彻底摆脱英伟达
外媒曝出DeepSeek正寻求首次外部融资,以不低于100亿美元估值筹集至少3亿美元。V4规模和野心远超前代,参数量达万亿,将运行在华为昇腾芯片上,若成功将脱离英伟达生态。
突破泛化瓶颈:阿里云智能运维 Agent 评测体系实践
大模型 Agent 在智能运维场景落地常遇泛化难题。阿里云李也博士介绍利用评测集验证和提升智能运维算法泛化性的实践,阐述评测集重要性、构建方法,还展示其在提升智能运维 Agent 能力上的成效。