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推理AI致命弱点,大模型变「杠精」!被带偏后死不悔改

推理AI致命弱点,大模型变「杠精」!被带偏后死不悔改

推理AI致命弱点,大模型变「杠精」!被带偏后死不悔改

DeepMind新研究揭示了当与推理无关的想法,被直接注入到模型的推理过程中时,它们却难以恢复,而且越大的模型越难恢复。

来自主题: AI技术研报
8260 点击    2025-07-04 10:36
别瞧不起「提示词」芝大论文爆火:Prompt Science已被定义

别瞧不起「提示词」芝大论文爆火:Prompt Science已被定义

别瞧不起「提示词」芝大论文爆火:Prompt Science已被定义

最近网上出现了一些很有趣的声音——"提示词已死"、"写提示词把自己写死了",这些文章认为随着模型变得越来越智能,精心设计提示词的时代已经过去了。但芝加哥大学的最新研究却给出了完全相反的结论:prompt不仅没有死,反而是理解大模型最重要的科学工具。

来自主题: AI技术研报
6824 点击    2025-07-04 09:55
Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

最近,关于大模型推理的测试时间扩展(Test time scaling law )的探索不断涌现出新的范式,包括① 结构化搜索结(如 MCTS),② 过程奖励模型(Process Reward Model )+ PPO,③ 可验证奖励 (Verifiable Reward)+ GRPO(DeepSeek R1)。

来自主题: AI技术研报
6482 点击    2025-07-04 09:44
首次!世界模型、动作模型融合,全自回归模型WorldVLA来了

首次!世界模型、动作模型融合,全自回归模型WorldVLA来了

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了 WorldVLA, 首次将世界模型 (World Model) 和动作模型 (Action Model/VLA Model) 融合到了一个模型中。WorldVLA 是一个统一了文本、图片、动作理解和生成的全自回归模型。

来自主题: AI技术研报
6218 点击    2025-07-03 18:59
Gemini负责人爆料!多模态统一token表示,视觉至关重要

Gemini负责人爆料!多模态统一token表示,视觉至关重要

Gemini负责人爆料!多模态统一token表示,视觉至关重要

一次性揭秘Gemini多模态技术!就在刚刚,Gemini模型行为产品负责人Ani Baddepudi在谷歌自家的开发者频道开启了爆料模式。

来自主题: AI资讯
6144 点击    2025-07-03 18:22
谢赛宁团队新作:不用提示词精准实现3D画面控制

谢赛宁团队新作:不用提示词精准实现3D画面控制

谢赛宁团队新作:不用提示词精准实现3D画面控制

曾几何时,用文字生成图像已经变得像用笔作画一样稀松平常。

来自主题: AI技术研报
5633 点击    2025-07-03 18:16
Bengio亲手戳穿CoT神话!LLM推理是假象,25%顶会论文遭打脸

Bengio亲手戳穿CoT神话!LLM推理是假象,25%顶会论文遭打脸

Bengio亲手戳穿CoT神话!LLM推理是假象,25%顶会论文遭打脸

原来,CoT推理竟是假象!Bengio带队最新论文戳穿了CoT神话——我们所看到的推理步骤,并非是真实的。不仅如此,LLM在推理时会悄然纠正错误,却在CoT中只字未提。

来自主题: AI技术研报
8262 点击    2025-07-03 11:09
让GUI智能体不再「过度执行」,上海交大、Meta联合发布OS-Kairos系统

让GUI智能体不再「过度执行」,上海交大、Meta联合发布OS-Kairos系统

让GUI智能体不再「过度执行」,上海交大、Meta联合发布OS-Kairos系统

本文第一作者是上海交通大学计算机学院三年级博士生程彭洲,研究方向为多模态大模型推理、AI Agent、Agent 安全等。通讯作者为张倬胜助理教授和刘功申教授。

来自主题: AI技术研报
8338 点击    2025-07-03 11:03
超CLIP准确率11%!伯克利港大阐明「LLM文本-视觉」对齐深层机制

超CLIP准确率11%!伯克利港大阐明「LLM文本-视觉」对齐深层机制

超CLIP准确率11%!伯克利港大阐明「LLM文本-视觉」对齐深层机制

多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器,从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择,在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。

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6011 点击    2025-07-03 11:00