Gemini再揽金牌,力压大学学霸,AI数学推理时代来了!
Gemini再揽金牌,力压大学学霸,AI数学推理时代来了!Gemini奥数金牌,实至名归!ETH Zurich博士在大学生国际数学竞赛(IMC)中,测试了Gemini的三种模式,表现远高于前8%的金牌门槛,远超普通大学生。
Gemini奥数金牌,实至名归!ETH Zurich博士在大学生国际数学竞赛(IMC)中,测试了Gemini的三种模式,表现远高于前8%的金牌门槛,远超普通大学生。
谷歌Gemini又双叒叕出新工具了,只需要30s左右,就能让AI帮你生成一篇10页的故事书,还是免费的。
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注,在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统,显著降低医生手工标注负担。
27M小模型超越o3-mini-high和DeepSeek-R1!推理还不靠思维链。 开发者是那位拒绝了马斯克、还要挑战Transformer的00后清华校友,Sapient Intelligence的创始人王冠。
在可验证强化学习(RLVR)的推动下,大语言模型在单轮推理任务中已展现出不俗表现。然而在真实推理场景中,LLM 往往需要结合外部工具进行多轮交互,现有 RL 算法在平衡模型的长程推理与多轮工具交互能力方面仍存在不足。
全栈开源生态系统:涵盖Agent框架(MiroFlow)、模型(MiroThinker)、数据(MiroVerse)和训练基础设施(MiroTrain / MiroRL)的全栈开源方案,所有组件和流程均开放共享,便于学习、复用与二次开发。
互联网技术的发展极大地便利了我们的生活,但许多网络任务重复繁琐,降低了效率。为了解决这一问题,研究人员正在开发基于大型基础模型(LFMs)的智能体——WebAgents,通过感知环境、规划推理和执行交互来完成用户指令,显著提升便利性。香港理工大学的研究人员从架构、训练和可信性等角度,总结了WebAgents的代表性方法,全面梳理了相关研究进展。
随着 Gemini-Diffusion,Seed-Diffusion 等扩散大语言模型(DLLM)的发布,这一领域成为了工业界和学术界的热门方向。但是,当前 DLLM 存在着在推理时必须采用预设固定长度的限制,对于不同任务都需要专门调整才能达到最优效果。
上上周我们一起测试了六款视频Agent, Agent们手里有一堆音频、视频、剪辑、生图等工具,由他们决定调用顺序成片
从“模型即服务”(MaaS)到“智能体即服务”(AaaS)的转变,标志着AI行业进入了新的发展阶段。我们不再满足于AI的“对话能力”,而是期望它能成为自主完成复杂任务的“全能机器人”。