Rubrics综述:Agent时代,如何定义一个「好答案」?
Rubrics综述:Agent时代,如何定义一个「好答案」?近年来,随着大模型从简单问答,走向深度研究、医疗咨询、多模态生成和长程 Agent 任务,一个基础问题变得越来越难回答:我们到底应该怎样判断模型输出的质量?
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近年来,随着大模型从简单问答,走向深度研究、医疗咨询、多模态生成和长程 Agent 任务,一个基础问题变得越来越难回答:我们到底应该怎样判断模型输出的质量?
刚刚,上海创智学院副教授、智元机器人首席科学家罗剑岚带队,发布全球最大规模的开源预训练具身世界模型——τ0-World Model(τ0-WM)。整个τ0-WM参数量达到5B,预训练数据规模高达约3万小时。其中,真机遥操作数据第一次成了绝对主力,占到了1.78万小时。
Heygo.ai对比每一次滑行数据,分析动作变化,并明确告诉接下来需要改进的地方。基于你的专属数据、滑行风格、习惯,为有经验的爱好者制定一套系统化的训练方案,精准攻克薄弱环节。
大模型从“回答问题”走向“完成任务”,正在面临以下瓶颈:面向Claw Agents的数据、训练和评测都比传统environment training更难。为了解决该问题,中国人民大学、至知研究院等最新提出ClawGym——
来自 ETH Zurich 的 Florian Tramèr 团队在最新论文中抛出了一个出乎意料的问题:如果 AI"看到" 的图,根本不是你肉眼看到的那张,会发生什么样的后果呢?他们把这种现象称作 AI 权威清洗(AI Authority Laundering)。
清华大学经济管理学院的陈柯均博士生、张佳音教授、徐心教授与快手消费策略算法部合作探索完成了一项联合实验:从视频传递的价值观的角度,去理解观看视频后用户的行为和心理变化。
5 月下旬,NVIDIA 联合清华大学、多伦多大学和 Vector Institute 发布 Gamma-World,共一第一为清华大学电子系博士刘芳甫,核心 Research 方向是世界模型和空间智能。
昨天,大名鼎鼎的 Claude 4.8 发布了。 科技圈照例是一片欢呼。 看官方放出来的一堆评测数据,依然是碾压级别的,尤其是说代码(Coding)能力有了史诗级的提升,简直像交了一份满分答卷。
近期,来自复旦大学与阿里巴巴通义万相的研究团队对此提出了新的思考。他们认为,多任务强化学习不应被视为一个统一优化问题,而应该解耦为两个彼此独立的过程:单任务的在线策略探索 & 多任务能力整合。
我去搜了下 MiniCPM5-1B 的数据,发现面壁智能刚刚把背后的核心数据集给开源了。一共是两份 L3 级数据集:Ultra-FineWeb-L3 :600B tokens,中英文都有,是目前最大的中文开源合成预训练数据集。