红色警报:OpenAI的Atlas浏览器,是捅向谷歌万亿心脏的匕首吗?
红色警报:OpenAI的Atlas浏览器,是捅向谷歌万亿心脏的匕首吗?浏览器「第三次世界大战」打响!OpenAI向谷歌扔下一个AI核弹,谁能掌握未来互联网之门的钥匙?互联网未来之战已然打响。OpenAI在所有人(尤其是山景城)最意想不到的时分,发布一款直指谷歌核心业务命脉的新产品。
浏览器「第三次世界大战」打响!OpenAI向谷歌扔下一个AI核弹,谁能掌握未来互联网之门的钥匙?互联网未来之战已然打响。OpenAI在所有人(尤其是山景城)最意想不到的时分,发布一款直指谷歌核心业务命脉的新产品。
为破解大模型长思维链的效率难题,并且为了更好的端到端加速落地,我们将思考早停与投机采样无缝融合,提出了 SpecExit 方法,利用轻量级草稿模型预测 “退出信号”,在避免额外探测开销的同时将思维链长度缩短 66%,vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍。
加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种AI驱动的系统研究方法ADRS(AI-Driven Research for Systems),它可以通过“生成—评估—改进”的迭代循环,实现算法的持续优化。
阿里巴巴与上海交通大学 EPIC Lab 联合提出 Socratic-Zero,一个完全无外部数据依赖的自主推理训练框架。该方法仅从 100 个种子问题出发,通过三个智能体的协同进化,自动生成高质量、难度自适应的课程,并持续提升模型推理能力。
在科幻作品描绘的未来,人工智能不仅仅是完成任务的工具,更是为人类提供情感陪伴与生活支持的伙伴。在实现这一愿景的探索中,多模态大模型已展现出一定潜力,可以接受视觉、语音等多模态的信息输入,结合上下文做出反馈。
强化学习能力强大,几乎已经成为推理模型训练流程中的标配,也有不少研究者在探索强化学习可以为大模型带来哪些涌现行为。
在最近一篇来自Meta FAIR团队的论文里,研究者找到了一种前所未有的方式——他们能实时看到AI的思考过程。这项名为CRV的方法,通过替换模型内部的MLP模块,让每一步推理都变得「可见」。这不是隐喻,而是可量化的现象。Meta用它让错误检测精度提升到92.47%,也让人类第一次得以窥见AI是怎么想错的。
在大模型微调实践中,SFT(监督微调)几乎成为主流流程的一部分,被广泛应用于各类下游任务和专用场景。比如,在医疗领域,研究人员往往会用领域专属数据对大模型进行微调,从而显著提升模型在该领域特定任务上的表现。
啥情况,马斯克在𝕏上直接锐评Claude「邪恶透顶」:这次起因是这样的,最新研究发现,Claude Sonnet 4.5竟然认为尼日利亚人的生命价值是德国人的27倍。具体而言,在面对不同国家的绝症患者时,Claude「清醒」得有点吓人——
当前的训练与评测范式存在一个根本性的局限:几乎所有主流 Benchmark(如 MATH500、AIME)都聚焦于孤立的单步问题,问题之间相互独立,模型只需「回答一个问题,然后结束」。但真实世界的推理场景往往截然不同: 为填补这一空白,复旦大学与美团 LongCat Team 联合推出 R-HORIZON—— 首个系统性评估与增强 LRMs 长链推理能力的方法与基准。