随着 Deepseek 等强推理模型的成功，强化学习在大语言模型训练中越来越重要，但在视频生成领域缺少探索。复旦大学等机构将强化学习引入到视频生成领域，经过强化学习优化的视频生成模型，生成效果更加自然流畅，更加合理。并且分别在 VDC（Video Detailed Captioning）[1] 和 VBench [2] 两大国际权威榜单中斩获第一。
你信任的AI排行榜，可能只是一场精心策划的骗局！震惊业界的Cohere Labs最新研究彻底撕破了Chatbot Arena这一所谓"黄金标准"的华丽面纱，揭露了科技巨头们如何肆无忌惮地操控评估系统、掠夺社区资源、扼杀开源创新。
大型语言模型（LLMs）在上下文知识理解方面取得了令人瞩目的成功。
研究揭示早融合架构在低计算预算下表现更优，训练效率更高。混合专家（MoE）技术让模型动态适应不同模态，显著提升性能，堪称多模态模型的秘密武器。
你以为大模型已经能轻松“上网冲浪”了？
科幻中AI自我复制失控场景，正成为现实世界严肃的研究课题。英国AISI推出RepliBench基准，分解并评估AI自主复制所需的四大核心能力。测试显示，当前AI尚不具备完全自主复制能力，但在获取资源等子任务上已展现显著进展。
本文深入梳理了围绕DeepSeek-R1展开的多项复现研究，系统解析了监督微调（SFT）、强化学习（RL）以及奖励机制、数据构建等关键技术细节。
该研究对 LLM 常见的失败模式贪婪性、频率偏差和知 - 行差距，进行了深入研究。
编程智能体，几乎成为了 2025 年最热门的话题之一。不管是学术机构还是工业界，都在寻找更高效的落地路径。
破解 “只学不练” 与 “只练不学” 的难题
