
o3被曝「无视」前成果?华人博士生实名指控,谢赛宁等大牛激烈争辩
o3被曝「无视」前成果?华人博士生实名指控,谢赛宁等大牛激烈争辩o3和o4-mini视觉推理突破,竟未引用他人成果?一名华盛顿大学博士生发出质疑,OpenAI研究人员对此回应:不存在。
o3和o4-mini视觉推理突破,竟未引用他人成果?一名华盛顿大学博士生发出质疑,OpenAI研究人员对此回应:不存在。
采样多就一定准吗?研究人员用实验告诉你:是的,而且超乎想象!基于采样的搜索不仅能在并行处理中大展身手,还通过隐式扩展让验证更精准。
Hyper-RAG利用超图同时捕捉原始数据中的低阶和高阶关联信息,最大限度地减少知识结构化带来的信息丢失,从而减少大型语言模型(LLM)的幻觉。
近期,大模型智能体(Agent)的相关话题爆火 —— 不论是 Anthropic 抢先 MCP 范式的快速普及,还是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新发布的 A2A 协议,都预示了 AI Agent 的巨大潜力。
具身智能的突破离不开高质量数据。目前,具身合成数据有两条主要技术路线之争:“视频合成+3D重建”or “端到端3D生成”。英伟达在CES 2025指出“尚无互联网规模的机器人数据”,自动驾驶已具备城市级仿真,但家庭等复杂室内环境缺乏3D合成平台。
Nemotron-H模型混合了Transformer和Mamba架构,使长文本推理速度提升3倍,同时还能保持高性能,开源版本包括8B和56B尺寸。训练过程采用FP8训练和压缩技术,进一步提高了20%推理速度
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。
基于Transformer的自回归架构在语言建模上取得了显著成功,但在图像生成领域,扩散模型凭借强大的生成质量和可控性占据了主导地位。
当 DeepSeek-R1、OpenAI o1 这样的大型推理模型还在通过增加推理时的计算量提升性能时,加州大学伯克利分校与艾伦人工智能研究所突然扔出了一颗深水炸弹:别再卷 token 了,无需显式思维链,推理模型也能实现高效且准确的推理。
Two Heads are Better Than One"(两个脑袋比一个好/双Agent更优)源自英语中的一句古老谚语。MAS-TTS框架的研究者将这一朴素智慧应用到LLM中,创造性地让多个智能体协同工作,如同专家智囊团。