大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱学好数理化，走遍天下都不怕！ 这一点这在大语言模型身上也不例外。
来自主题: AI技术研报
7030 点击 2025-07-09 14:54
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
学好数理化，走遍天下都不怕！ 这一点这在大语言模型身上也不例外。
在 AI 领域，英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型（LLM）训练和推理的核心计算引擎。
原生并行生成不仅仅是加速，它是我们对 LLM 推理思考方式的根本转变。
近期，人工智能领域对“具身智能”的讨论持续升温——如何让AI不仅能“理解”语言，还能用“手”去感知世界、操作环境、完成任务？相比语言模型的迅猛发展，真正通向Agent的下一步，需要AI具备跨模态感知、动作控制与现实泛化能力。具身智能让AI不仅能“思考”，更能“感知”“行动”。
扩散建模+自回归，打通文本生成任督二脉！这一次，来自康奈尔、CMU等机构的研究者，提出了前所未有的「混合体」——Eso-LM。有人惊呼：「自回归危险了。」
数据枯竭正成为AI发展的新瓶颈！CMU团队提出革命性方案SRT：让LLM实现无需人类标注的自我进化！SRT初期就能迭代提升数学与推理能力，甚至性能逼近传统强化学习的效果，揭示了其颠覆性潜力。
2002年，在拿下中国高校第一个ACM（计算机领域最顶尖的程序设计大赛）金牌后，上海交大设立了“ACM班”，这个用最高竞赛命名的班级后来人尽皆知，成为中国AI人才的重要阵地。也在那年，李磊成为ACM班第一届的学生。在ACM班他第一次意识到，“原来计算机能帮助解决人类的这么多问题。”
AI 不允许有人不会搭乐高。
如何将一句简单的文字描述变成物理稳定的乐高模型？LegoGPT通过物理感知技术，确保98.8%的设计稳如磐石。
当您的Agent需要规划多步骤操作以达成目标时，比如游戏策略制定或旅行安排优化等等，传统规划方法往往需要复杂的搜索算法和多轮提示，计算成本高昂且效率不佳。来自Google DeepMind和CMU的研究者提出了一个简单却非常烧脑的问题：我们是否一直在用错误的方式选择示例来引导LLM学习规划？