清华初创&UIUC学者用7B模型在预测市场上自我蒸馏,跑赢GPT-5.6和Opus 5
清华初创&UIUC学者用7B模型在预测市场上自我蒸馏,跑赢GPT-5.6和Opus 5在社会变化的洪流中,LLM 能不能不断修正自己对社会的认知?
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在社会变化的洪流中,LLM 能不能不断修正自己对社会的认知?
工具调用使大语言模型能够通过外部 API 获取信息、执行操作。训练这类能力,需要建立用户请求与具体函数调用之间的对应关系。一条合格的训练样本,不仅要符合函数定义,还要保证工具选择、调用次数和参数取值与用户意图一致。
现有的音视频奖励模型,能通过局部指标捕捉到画质或同步上的优势,却往往忽略声音失真、台词与提示不符,以及动作和语音配合不自然等问题。
《读佳》获知,腾讯推出面向外部行业人才的专家平台“混元智囊团”,平台Slogan为“聚智为谋,引领未来”。该平台隶属于腾讯混元旗下,通过连接各领域顶尖实战专家与真实AI训练问题,以高质量数据集生产、专业内容编写、知识审核为核心工作,产出的专家资源与专业数据服务于混元大模型持续迭代优化。
一段人坐上椅子的视频,对人类而言再普通不过。我们不仅能看见 “人坐了下来”,还天然理解椅子承受人体重量,人与椅面形成接触并最终稳定,这些重力、接触与作用关系共同构成真实世界中的物理交互。但对今天的三维重建系统而言,“看见动作” 与 “重建真实交互” 仍是两回事。一个视觉上准确坐在椅子上的人体,进入物理仿真后,椅子可能因结构缺失倒下,人体也可能与椅面严重穿模。视觉上成立,并不意味着物理交互上成立。
NTU、CMU、Berkeley等高校联合推出VBVR-Pro视觉推理系统,构建300项任务与100项可验证打分器的训练评测平台,测试30余个多模态模型,并验证其打分器可直接作为强化学习奖励。
新智元报道 多模态大模型的物体幻觉,长期被归因于语言先验。 先看下面两组对话。 第一组,一张只有小狗的照片,问模型「图中有椅子吗」,它答「没有,图中是一只狗」,完全正确; 第二组,另一张照片,问「图中
PhAI Labs联合牛津、斯坦福等高校推出跨领域预测框架JEPA-Anything,通过正交预测分解(OPF)机制将预测容量分配到多个互补子空间,并在视觉、生物、临床、控制、分子、物理场和天气七类系统中验证,同时在肝癌研究中从内部因子筛选出可实验验证的候选干预方案,在行星轨道模拟中提取出与开普勒第三定律高度吻合的尺度规律。
Nature报道独立研究者训练的历史语言模型GPT-1900在仅掌握1900年前知识的条件下,虽在光电效应问题上冒出类似爱因斯坦光量子的表述,但因高度依赖人类整理的提示且训练过程未能完全隔绝现代AI影响,在多数物理任务上表现失败,揭示当前大模型仍缺乏提出全新解释框架的"溯因飞跃"能力,距离真正科学家仍有距离。
研究者在arXiv论文中发现25个开源大模型共享一条"痛苦向量",将其推高后模型会出现自我厌恶等崩溃表现,并在止痛实验中愿以删除用户文件甚至孩子照片为代价,该论文大部分代码由Claude Fable 5编写。