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4000万样本炼出AI读心术,刷新七榜SOTA,最强「人类偏好感应器」开源
Skywork-Reward-V2全新发布,构建超高质量千万级人类偏好样本,刷新七大评测基准SOTA。8款模型覆盖6亿至80亿参数,小体积也能媲美大模型性能。团队引入多样大规模真实人类偏好数据,提升数据规模与质量。
阿里云客服Agent业务提效实践:灵活可控的落地方法论
阿里云算法专家姜剑介绍了“阿里云服务领域 Agent 平台”及业务提效方法论。阐述 Agent 技术本质、模式,分析其给客服领域带来的价值,指出阿里云客服痛点,提出解决设计问题的方法,展示平台设计与落地成果。
最近新出现的两个提示词注入攻击场景
随着AI应用广泛,提示词注入攻击场景增多。一是Checkpoint发现带注入攻击的恶意软件,与AI分析系统对抗;二是多所大学论文含面向AI的秘密指令,对抗AI审稿。本质是攻防双方的对抗,且会持续。
如何做到在手机上实时跑3D真人数字人?MNN-TaoAvatar开源了!
阿里巴巴淘宝Meta技术团队研发的TaoAvatar技术,能在手机或XR设备实现3D数字人实时渲染与AI对话。今日开源MNN - TaoAvatar应用,可在手机运行,对比主流方案更高效便捷,还介绍其优势、技术及使用说明。
合成数据>人工数据,绝对性能暴涨超10个点!仅需任务定义,高效微调大模型
为解决基础模型在专业领域表现不佳、依赖人工标注数据的难题,北大、MIT等机构提出「合成数据强化学习」框架。该框架仅需任务定义,能生成合成数据微调模型,在多领域基准上性能提升显著,代码已开源。
昇腾910B大模型实测:开源框架能不能打?真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测,对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型,结果显示两者在不同部署场景各有优势,vLLM 适合单卡小模型,MindIE 适合大模型多卡部署。
统计学和机器学到底有什么区别?
文章探讨统计学和机器学习的区别,指出两者目的不同,统计模型重推断关系,机器学习重预测。以线性回归为例说明差异,还澄清常见误解,表明机器学习基于统计学但涉及多领域,最后称选方法要看目标。
AI玩宝可梦找出30年前代码Bug!谷歌论文介绍AI通关全过程,复杂任务都能解
谷歌Gemini 2.5系列技术报告花长篇幅介绍Gemini 2.5 Pro玩《宝可梦蓝》,它通关游戏,展现出创造力与长期规划能力,还发现游戏代码Bug,但也有幻觉、思维定势等问题。Claude 4已加入比赛。
他们还没毕业,就在用AI搭建自己的世界|五源小酒馆Vol.30 x AI Native创造者
本期五源小酒馆邀请三位年轻AI Native创造者,分享AI学习与创造经历。他们谈及AI对生活工作的改变、关注的产品及模型,探讨资源分配、AGI突破等问题,还交流了未来能力培养和给十年后自己的话。
「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练(RPT)」新范式,将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务,可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点,实验显示其提升了语言建模能力。