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扩散LLM推理用上类GRPO强化学习!优于单独SFT,UCLA、Meta新框架d1开源

扩散LLM推理用上类GRPO强化学习!优于单独SFT,UCLA、Meta新框架d1开源

扩散LLM推理用上类GRPO强化学习!优于单独SFT,UCLA、Meta新框架d1开源

当前,强化学习(RL)方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进,比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5,显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过,基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型(LLM),它们通过从左到右的序列推理来运行。

来自主题: AI技术研报
5628 点击    2025-04-22 08:39
美团前高管转战AI:3-5年AI或淘汰中低端码农

美团前高管转战AI:3-5年AI或淘汰中低端码农

美团前高管转战AI:3-5年AI或淘汰中低端码农

“大语言模型的出现比历代任何一次工业革命的影响都大,甚至可能是人类迄今为止最大的一次科技机遇,我不想只当个旁观者。”

来自主题: AI资讯
7688 点击    2025-04-21 15:31
微信,OpenAI和Kimi想一起去了:大模型的尽头依然还是社交平台

微信,OpenAI和Kimi想一起去了:大模型的尽头依然还是社交平台

微信,OpenAI和Kimi想一起去了:大模型的尽头依然还是社交平台

AI圈最近弥漫着一股微妙的气息。人们似乎不再热议大语言模型的最新突破、以及AI应用的无限可能时,一些代表着未来的AI巨头,却似乎正将目光投向互联网那熟悉得不能再熟悉的角落——社交网络与社区。

来自主题: AI资讯
8334 点击    2025-04-20 22:44
DeepSeek-R1「内心世界」首次曝光!AI显微镜破解R1大脑,发现神秘推理机制

DeepSeek-R1「内心世界」首次曝光!AI显微镜破解R1大脑,发现神秘推理机制

DeepSeek-R1「内心世界」首次曝光!AI显微镜破解R1大脑,发现神秘推理机制

推理模型与普通大语言模型有何本质不同?它们为何会「胡言乱语」甚至「故意撒谎」?Goodfire最新发布的开源稀疏自编码器(SAEs),基于DeepSeek-R1模型,为我们提供了一把「AI显微镜」,窥探推理模型的内心世界。

来自主题: AI技术研报
6245 点击    2025-04-19 15:29
速递|开源模式的悖论:Meta寻求微软、亚马逊资助,却难舍Llama控制权

速递|开源模式的悖论:Meta寻求微软、亚马逊资助,却难舍Llama控制权

速递|开源模式的悖论:Meta寻求微软、亚马逊资助,却难舍Llama控制权

据知情人士透露,过去一年中,Meta Platforms 曾请求微软、亚马逊等公司协助承担其旗舰大语言模型 Llama 的训练成本。该想法反映出对 AI 开发成本激增日益加剧的担忧,企业对资助开源软件犹豫不决。

来自主题: AI资讯
703 点击    2025-04-18 14:01
用IBM的AutoPDL,让Agent的prompt实现数据驱动的自动优化,性能飙升68.9% |重磅

用IBM的AutoPDL,让Agent的prompt实现数据驱动的自动优化,性能飙升68.9% |重磅

用IBM的AutoPDL,让Agent的prompt实现数据驱动的自动优化,性能飙升68.9% |重磅

早在去年10月底IBM推出了PDL声明式提示编程语言,本篇是基于PDL的一种对Agent的自动优化方法,是工业界前沿的解决方案。当你在开发基于大语言模型的Agent产品时,是否曾经在提示模式选择和优化上浪费了大量时间?在各种提示模式(Zero-Shot、CoT、ReAct、ReWOO等)中选择最佳方案,再逐字斟酌提示内容,这一过程不仅耗时,而且常常依赖经验和直觉而非数据驱动的决策。

来自主题: AI技术研报
6541 点击    2025-04-16 09:18
中文大模型幻觉测评系列:事实性幻觉测评结果发布!

中文大模型幻觉测评系列:事实性幻觉测评结果发布!

中文大模型幻觉测评系列:事实性幻觉测评结果发布!

SuperCLUE-Fact是专门评估大语言模型在中文短问答中识别和应对事实性幻觉的测试基准。测评任务包括知识、常识、对抗性和上下文幻觉。

来自主题: AI资讯
9324 点击    2025-04-15 17:04
什么样的偏好,才叫好的偏好?——揭秘偏好对齐数据的「三驾马车」

什么样的偏好,才叫好的偏好?——揭秘偏好对齐数据的「三驾马车」

什么样的偏好,才叫好的偏好?——揭秘偏好对齐数据的「三驾马车」

近年来,大语言模型(LLMs)的对齐研究成为人工智能领域的核心挑战之一,而偏好数据集的质量直接决定了对齐的效果。无论是通过人类反馈的强化学习(RLHF),还是基于「RL-Free」的各类直接偏好优化方法(例如 DPO),都离不开高质量偏好数据集的构建。

来自主题: AI技术研报
7626 点击    2025-04-15 14:29
过程奖励模型也可以测试时扩展?清华、上海AI Lab 23K数据让1.5B小模型逆袭GPT-4o

过程奖励模型也可以测试时扩展?清华、上海AI Lab 23K数据让1.5B小模型逆袭GPT-4o

过程奖励模型也可以测试时扩展?清华、上海AI Lab 23K数据让1.5B小模型逆袭GPT-4o

随着 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 的爆火,大语言模型(LLM)的推理能力增强和测试时扩展(TTS)受到广泛关注。然而,在复杂推理问题中,如何精准评估模型每一步回答的质量,仍然是一个亟待解决的难题。传统的过程奖励模型(PRM)虽能验证推理步骤,但受限于标量评分机制,难以捕捉深层逻辑错误,且其判别式建模方式限制了测试时的拓展能力。

来自主题: AI技术研报
7590 点击    2025-04-14 14:39