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图灵奖得主Hinton国内首次现身演讲:AI超越人类后,我们该怎么做
在世界人工智能大会WAIC上,图灵奖得主杰弗里・辛顿发表演讲,围绕AI历史、未来等展开。他认为大语言模型与人类理解语言方式相似,数字智能知识分享效率远超人类,还提议构建网络让AI向善。
突破多模态奖励瓶颈!中科院清华快手联合提出R1-Reward,用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型(MRMs)对提升多模态大语言模型表现至关重要,强化学习理论上可引入长期推理能力,但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型,在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
MIT新研究:大模型加噪声就能替代GRPO/PPO调参
MIT新论文提出,预训练模型周围存在大量“专家模型”,只需添加高斯噪声并集成,性能就能比肩甚至超越GRPO/PPO等调参算法。由此启发了RandOpt算法,经测试准确率不错,但也有依赖预训练等缺点。
Ilya刚预言完,世界首个原生多模态架构NEO就来了:视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时,中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式,从根上融合视觉与语言,以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
一个提示攻破所有模型,OpenAI谷歌无一幸免!
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示,将危险指令伪装成配置片段,配上角色扮演,能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点,难修复且可扩展,厂商需智能监控。
谷歌前CEO施密特:中美大模型之间存在一个显著区别
7月26日世界人工智能大会上,谷歌前CEO埃里克·施密特与沈向洋对话,指出过去两年中国AI技术进步巨大。他认为中美领先AI模型有显著区别,中国部分模型开放权重,美国多数领先模型封闭。他期待中美合作应对AI变革。
黄仁勋2026大模型座上宾:杨植麟
在英伟达2026年GTC大会嘉宾中,杨植麟是唯一来自独立大模型创业公司的代表。过往黄仁勋邀人有“风口预言术”,此次选杨植麟,或因他搞出K2.5、死磕推理效率,能给英伟达讲新故事。
大模型「越用越快」!SpeedupLLM首次验证,大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架,利用动态计算资源分配和记忆机制,使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升,论文系统性验证了LLM“越用越快”,为AI模型发展提供新思路。
7B小模型超越DeepSeek-R1:模仿人类教师,弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法,让教师模型像人类教师一样做启发式教学,根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
AI安全得查祖宗三代?Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染
Anthropic论文登上Nature,揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明,即使删掉敏感词,隐性信号仍能传递,且代码和推理链也是传染通道,这对AI安全评估提出新挑战。