仅需10%思维链标注,等同全量性能!计算所发布推理监督新范式
仅需10%思维链标注,等同全量性能!计算所发布推理监督新范式大语言模型(LLMs)推理能力近年来快速提升,但传统方法依赖大量昂贵的人工标注思维链。中国科学院计算所团队提出新框架PARO,通过让模型学习固定推理模式自动生成思维链,只需大模型标注1/10数据就能达到全量人工标注的性能。这种方法特别适合像金融、审计这样规则清晰的领域,为高效推理监督提供了全新思路。
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大语言模型(LLMs)推理能力近年来快速提升,但传统方法依赖大量昂贵的人工标注思维链。中国科学院计算所团队提出新框架PARO,通过让模型学习固定推理模式自动生成思维链,只需大模型标注1/10数据就能达到全量人工标注的性能。这种方法特别适合像金融、审计这样规则清晰的领域,为高效推理监督提供了全新思路。
在当前评测生成式模型代码能力的浪潮中,传统依赖人工编写的算法基准测试集,正日益暴露出可扩展性不足与数据污染严重两大瓶颈。
直到我看到 Dedalus Labs 宣布完成 1100 万美元种子轮融资的消息,才意识到有人正在系统性地解决这个问题。这家由 Cathy Di 和 Windsor Nguyen 创立的公司,正在构建一个基础设施层,让开发者能够用 5 行代码就搭建起一个功能完整的 AI agent。这不是夸张的营销话术,而是他们真正在做的事情。
刚刚,OpenAI宣布已完成资本结构重组。这就意味着,OpenAI上市的道路已经铺平,而软银前几天刚批准的225亿美元投资,也将顺利到账。具体来说,OpenAI重组后,非营利主体(即原本的OpenAI Nonprofit)改名为OpenAI Foundation,继续掌控营利实体——
AI大house真来了。
凌晨三点,一个用户在 ChatGPT 的对话框里输入,「我已经没有办法再坚持了。」
当AI开始「自己学会学习」,人类的角色正在被重写。DeepMind最新研究DiscoRL,让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则——无需人类设计算法。它在Atari基准中击败MuZero,在从未见过的游戏中依旧稳定高效。
当地时间 10 月 27 日,埃隆·马斯克为互联网带来了一个新的知识工具。这位亿万富翁名下的人工智能公司 xAI 推出了 Grokipedia,一个由 AI 生成的在线百科全书平台。马斯克在社交媒体 X 上宣称,这将是对维基百科(Wikipedia)的“巨大改进”,甚至称其为实现 xAI“理解宇宙”目标的“必要步骤”。但这个雄心勃勃的项目在上线几小时后就引发了争议。
近期,DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路,然而它主要研究的是通过模型的OCR能力,用图片压缩文档。
周日晚上,都准备去睡觉了。结果在 X 上刷到一条消息,有个国外的博主说,MiniMax 的 M2 模型将会成为中国最好的模型,与 Sonnet 4.5 旗鼓相当。 我当时心里咯噔一下。MiniMax?