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两个LLM互相对线,推理能力起飞:康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法

康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble,通过对抗训练两模型提升推理能力,不依赖外部监督,在多模型实验中显著提升数学基准表现,不过在部分领域外任务有局限。

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长文本生成迎来新突破:拓元智慧推出 DrDiff ,实现效率与质量双提升

拓元智慧联合多团队开发出 DrDiff 框架,解决长文本生成中效率与质量难兼顾问题。其核心是“动态化”,有分层稀疏注意力、动态专家调度、语义锚点状态三个创新组件,经测试表现良好,未来应用值得期待。

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马斯克xAI正入局世界模型,目标:明年搞出个AI生成的大游戏

马斯克的xAI入局世界模型开发,对手是Meta和谷歌等。其从英伟达挖专家,目标是开发先进AI系统,还计划明年底前发布AI生成游戏。不过构建世界模型挑战大,游戏行业有人对此谨慎。

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美团提出多模态推理新范:RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈

美团研究者提出Metis - RISE框架,将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能,再SFT补齐短板,训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。

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Unsloth团队发布强化学习教程,从吃豆人谈起,介绍RLHF、PPO、GRPO等概念,分享用GRPO训练推理模型技巧。涵盖强化学习基础知识,还给出Unsloth使用GRPO训练模型方法及奖励函数示例。

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500美元刷新SOTA!训练成本砍到1/200,华人团队重构视频生成

香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0,在基础大模型上引入VTA机制,用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调,在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA,还解锁零样本任务能力。

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谷歌AI Studio大更新:推出全新“vibe编程体验”,一键生成AI应用,好用到爆

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突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度

在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。

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性能比肩DeepSeek-R1,MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王|开源

MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1,原生支持100万token输入、8万输出,性能比肩DeepSeek - R1,仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法,在多领域表现出色,模型权重可在HuggingFace下载。

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说实话提前拿到Qwen3.7-Max内测,最让我意外的不是它推理变强了!

作者提前2天拿到Qwen3.7-Max内测,经测试,该版本补齐短板,综合能力强。审美提升明显,代码质量不错,长程思考推理迭代能力佳,适合替换到部分工具里。

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