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4B小模型数学推理首超Claude 4,700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦

4B小模型数学推理首超Claude 4,700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦

4B小模型数学推理首超Claude 4,700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦

香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布名为Polaris的强化学习训练配方:通过Scaling RL,Polaris让4B模型的数学推理能力(AIME25上取得79.4,AIME24上取得81.2)超越了一众商业大模型,如Seed-1.5-thinking、Claude-4-Opus和o3-mini-high(25/01/31)。

来自主题: AI资讯
5544 点击    2025-07-09 12:10
VLA爆发!从美国RT-2到中国FiS-VLA,机器人「即知即行」的终极进化

VLA爆发!从美国RT-2到中国FiS-VLA,机器人「即知即行」的终极进化

VLA爆发!从美国RT-2到中国FiS-VLA,机器人「即知即行」的终极进化

2025年,全球具身智能赛道爆火,VLA模型成为了绝对的C位。从美国RT-2的开创性突破,到中国最新FiS-VLA「快慢双系统」,VLA正以光速硬核进化。

来自主题: AI技术研报
6136 点击    2025-07-09 11:57
两张图就能重构3D空间?清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式

两张图就能重构3D空间?清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式

两张图就能重构3D空间?清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式

最少只用2张图,AI就能像人类一样理解3D空间了。ICCV 2025最新中稿的LangScene-X:以全新的生成式框架,仅用稀疏视图(最少只用2张图像)就能构建可泛化的3D语言嵌入场景,对比传统方法如NeRF,通常需要20个视角。

来自主题: AI技术研报
6418 点击    2025-07-09 11:08
突破全模态AI理解边界:HumanOmniV2引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度

突破全模态AI理解边界:HumanOmniV2引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度

突破全模态AI理解边界:HumanOmniV2引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度

在多模态大语言模型(MLLMs)应用日益多元化的今天,对模型深度理解和分析人类意图的需求愈发迫切。尽管强化学习(RL)在增强大语言模型(LLMs)的推理能力方面已展现出巨大潜力,但将其有效应用于复杂的多模态数据和格式仍面临诸多挑战。

来自主题: AI技术研报
7262 点击    2025-07-09 10:59
长思维链里的推理步骤,哪些最关键?三招锁定LLM的「命门句子」

长思维链里的推理步骤,哪些最关键?三招锁定LLM的「命门句子」

长思维链里的推理步骤,哪些最关键?三招锁定LLM的「命门句子」

思维链里的步骤很重要,但有些步骤比其他步骤更重要,尤其是在一些比较长的思维链中。 找出这些步骤,我们就可以更深入地理解 LLM 的内部推理机制,从而提高模型的可解释性、可调试性和安全性。

来自主题: AI技术研报
5598 点击    2025-07-09 10:51