最新奖励模型SWIFT直接利用模型生成过程中的隐藏状态，参数规模极小，仅占传统模型的不到0.005%。SWIFT在多个基准测试中表现优异，推理速度提升1.7×–6.7×，且在对齐评估中稳定可靠，展现出高效、通用的奖励建模新范式。
大模型竞赛中，算力不再只是堆显卡，更是抢效率。
GEM框架利用认知科学原理，从少量人类偏好中提取多维认知评估，让AI在极少标注下精准理解人类思维，提高了数据效率，在医疗等专业领域表现优异，为AI与人类偏好对齐提供新思路。
如何让机器人同时具备“本能反应”与复杂运动能力？
现有的多模态模型往往被困在「视频」的孤岛里——它们只能回答视频内的问题。但在真实世界中，人类解决问题往往是「看视频找线索 -> 上网搜证 -> 综合推理」。
就在刚刚，Liquid AI 又一次在 LFM 模型上放大招。他们正式发布并开源了 LFM2.5-1.2B-Thinking，一款可完全在端侧运行的推理模型。Liquid AI 声称，该模型专门为简洁推理而训练；在生成最终答案前，会先生成内部思考轨迹；在端侧级别的低延迟条件下，实现系统化的问题求解；在工具使用、数学推理和指令遵循方面表现尤为出色。
竟然只需要一次Ctrl+V？这可能是深度学习领域为数不多的“免费午餐”。
Agent很好，但要做好工具调用能才能跑得通。
近日，中国科学技术大学（USTC）联合新疆师范大学、中关村人工智能研究院、香港理工大学，在数据驱动的多功能双连通多尺度结构逆向设计领域取得重要突破。
现有AI记忆评测存在局限，如数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等。CloneMem通过层次化生成框架构建合成人生，设计贴近真实场景的评测任务，涵盖多种问题类型。
