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硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1,主打上下文学习,能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%,远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。
模力工场 030 AI 应用榜:字节新品硬刚 Sora,“随变”登顶榜首
模力工场第 030 周 AI 应用榜揭晓,32 款应用上架,从社区声量高的应用中精选十款。涵盖创作、学习、智能自动化、心理疗愈等领域,上榜应用凸显 AI 从‘简单生成’向‘深度交互与高效执行’转变趋势。
AIAA J | 香港理工大学王旭等:目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性,提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著,还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
训练数据量降低1万倍,谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调,但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程,能将训练数据规模降1万倍,还提升模型与人类专家一致性。经实验验证,该方法效果显著。
Gemini 3.0 登场后,哈萨比斯要「改造」Google 全系产品
Gemini 3.0登场引发热议,被视为Google近年最稳健升级。Google DeepMind CEO哈萨比斯谈其研发过程、团队推进能力等。新模型各方面提升显著,还将强化个性化、记忆等能力,Antigravity开发平台也备受关注。
答对了却没看图?EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力,但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE,把标注证据区转为目标分布,监督空间注意力,推理无额外标注,实验成绩优异。
调高一档推理强度,成本可能翻几倍:大模型思考原理讲清楚
文章详细讲解推理强度原理,指出其不改模型,只改草稿长度。还说明模型多思考能提高答题准确率的原因,剖析贵和慢的原因,介绍三种控制形态,并给出判断推理强度档位的框架。
Token烧不起了?比肩Claude Opus 4.6免费模型来了,还将开源
昆仑万维旗下天工AI发布SkyClaw - v1.0,为Agent场景深度优化,免费试用后将开源,价格低。性能超同级别开源对手,逼近闭源巨头。训练围绕环境构建、数据合成、强化学习展开,适合长链路Agent工作流。
ICML 2026|告别「单线程」思维,智能体进化出了原生的并行推理大脑
北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR,它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式,配套并行推理引擎,让并行推理成模型原生认知能力,还介绍了其具体实现、实验结论等。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则,存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架,通过强化学习训练策略网络,在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。