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综述 | 从“说出来”到“脑中算”:Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限,潜在思维链(Latent CoT)让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域,建立框架,介绍方法,探讨可解释性与无限深度推理,指出价值、挑战与未来方向。
0%通过率!Code神话泡沫!LiveCodeBench Pro发布!
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型,在584道编程赛题上,高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法,揭示AI编程能力神话泡沫,指出其问题并给出提升方向。
生成式推荐补上关键一环!语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID,可现有语义ID常先学好再冻结,与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架,让推荐损失参与语义ID学习,还设计策略解决训练问题,实验表现佳。
边画边想!多模态Reasoning迎来巨大提升!
论文指出文本无法精准表达空间关系,现有视觉语言模型(LVLM)在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理,经三阶段训练,在五大空间推理测试中表现出色,还开源资源,有望带来机器认知升维。
苹果拆解AI大脑,推理模型全是「装」的?Bengio兄弟合著
苹果最新研究揭示大推理模型(LRM)在高复杂度任务中普遍‘推理崩溃’。即便给予明确算法提示,模型亦无法稳定执行,暴露推理机制的局限性。研究还通过多种实验环境分析了模型在不同复杂度问题中的表现。
挺意外的,Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym,它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测,还对主流记忆系统做了扫描,带来评估与训练范式转换。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例,介绍算法工程师开发模型全流程,包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作,如用均方误差衡量模型效果,还提及多种模型及调优方法,助开发者入门机器学习。
无损减少80%激活值内存,提升5倍训练序列长度,仅需两行代码
港中文(深圳)和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法,通过线性分解和分步计算,将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%,在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍,代码已开源。
AlphaEvolve:陶哲轩背书的知识发现 Agent,AI 正进入自我进化范式
Google今年5月发布的AI系统AlphaEvolve,结合Gemini模型与evaluator,能发现新算法。它源于FunSearch,可多领域应用,运行机制类似自然进化,其关键组件evaluator对其发展很重要,也标志AI进入自我改进范式。
具身AI当立!这是我分析完7篇最新Paper得出的结论~
作者分析7篇来自蚂蚁、小米、高德的具身AI论文,认为行业要变天。蚂蚁打通全链路并开源,小米让VLA在消费级显卡跑,高德重构数据和架构。具身AI正从‘手工业’走向‘工业革命’。