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首次!世界模型、动作模型融合,全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA,首次融合世界模型与动作模型,统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据,还提出策略解决误差累积问题,实验表现优异。
给GUI Agent装上「世界模型」:阿里通义用混合数据+统一思维链,让模型学会预判屏幕变化
伴随多模态大模型发展,GUI Agent成人机交互新范式,但构建高可用、跨平台的GUI Agent面临诸多挑战。阿里通义实验室开源Mobile - Agent - v3.5框架及GUI - Owl - 1.5模型家族,解决了相关技术壁垒。
Kimi K2官方技术报告出炉:采用384个专家,训练不靠刷题靠“用自己的话再讲一遍”
Kimi K2官方技术报告公开称霸全球开源模型的秘籍,介绍其训练过程及“秘密配方”,包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成等技术亮点,还提及后阿里通义Qwen3更新击败Kimi K2。
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。
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。
三大核心创新公开,快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA,8B力压GPT-4o!
快手开源多模态Keye-VL 1.5,为8B视频理解大模型,公开3大核心创新技术。靠Slow - Fast视频编码等,在20 + 基准屠榜。它能精确视频定位,实验显示通用、视频理解和数学推理表现佳。
R1时代,RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码,支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告,设计评估框架,未来探索RL在检索领域应用。
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。