在实际应用中，我们常常需要模型输出具有严格结构的数据，比如生物制药生产记录、金融交易报告或医疗健康档案等。这种结构化输出的需求在生物制造、金融服务、医疗健康等严格监管的领域尤为重要。
对齐科学的主要目标之一，是在危险行为发生之前，预测人工智能（AI）模型的危险行为倾向。
嚯，万众期待的GPT-4.5，本周就要空降发布？！部分用户的ChatGPT安卓版本（1.2025.056 测试版）上，已经出现了“GPT-4.5研究预览（GPT-4.5 research preview）”的字样。
大自然的分形之美，蕴藏着宇宙的设计规则。刚刚，何恺明团队祭出「分形生成模型」，首次实现高分辨率逐像素建模，让计算效率飙升4000倍，开辟AI图像生成新范式。
尽管多模态大语言模型（MLLMs）取得了显著的进展，但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域（例如减少幻觉问题），是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
进入到 2025 年，视频生成（尤其是基于扩散模型）领域还在不断地「推陈出新」，各种文生视频、图生视频模型展现出了酷炫的效果。其中，长视频生成一直是现有视频扩散的痛点。
何恺明再次开宗立派！开辟了生成模型的全新范式——
DeepSeek 的开源周已经进行到了第三天（前两天报道见文末「相关阅读」）。今天开源的项目名叫 DeepGEMM，是一款支持密集型和专家混合（MoE）GEMM 的 FP8 GEMM 库，为 V3/R1 的训练和推理提供了支持，在 Hopper GPU 上可以达到 1350+ FP8 TFLOPS 的计算性能。
DeepSeek 开源周的第三天，带来了专为 Hopper 架构 GPU 优化的矩阵乘法库 — DeepGEMM。这一库支持标准矩阵计算和混合专家模型（MoE）计算，为 DeepSeek-V3/R1 的训练和推理提供强大支持，在 Hopper GPU 上达到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能。
本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning"，该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发，利用结构化的逻辑谜题作为训练场，为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。
