分享一个很前沿的 AI4AI 成果:两个月,把 Deep Search 做到了SOTA
分享一个很前沿的 AI4AI 成果:两个月,把 Deep Search 做到了SOTA刚读了一篇 AI4AI 论文《AI4AI at Scale》,来自 XYZ Agentic Team。还是第一次听到这个 Lab。他们用 AI4AI 的方式做出了两个很强的搜索 agent,也公开了方法。借这篇 paper 讲讲 AI4AI 到底怎么工作,下面尽量少堆术语。
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刚读了一篇 AI4AI 论文《AI4AI at Scale》,来自 XYZ Agentic Team。还是第一次听到这个 Lab。他们用 AI4AI 的方式做出了两个很强的搜索 agent,也公开了方法。借这篇 paper 讲讲 AI4AI 到底怎么工作,下面尽量少堆术语。
现在的 Agent 将所有的工程线索和垃圾噪音都一股脑扔进 Chat Context 里,缺乏一层独立、结构化的 Engineering State 来做隔离与控制。为了打破这个瓶颈,Valkor 联合浙江大学智能计算与软件研究中心、伦敦大学学院(UCL)软件工程团队正式推出并开源了 loom。
我们想强调的是:智能体 “跑得久”,并不等于 “具备长程能力”。真正的关键,不在于占用更多时间与算力,而在于能否在更长、更复杂、更真实的推理依赖链上持续、有效地行动。长期以来,Autonomous Agent、Self-Evolving Agent 等概念常与长程智能体混用。
SFT是LLM从“通才”变成“专才”的关键步骤。业界默认做法是:准备标注数据(QA对、指令-回复对等)在基座模型上跑SFT训练。看loss曲线收敛了→认为训练完成。但问题在于:loss是全局平均,掩盖了样本间的差异。loss收敛只代表“大部分样本学会了”——那些始终学不会的样本被淹没了。
以往的空间音频模型,要么受限于实验室的苛刻采集条件,要么被高昂的人工标注成本卡住脖子。而团队的核心洞察是:相机的自运动本身就是一种免费的监督信号。当相机转动时,声源在声场中的相对位置随之改变——这种变化无需人工标注,模型即可从中学习空间对应关系。这项工作入选CVPR 2025 Highlight,投稿论文前2%。
E-GRM的核心思路就是让模型自己判断输入复杂度——通过多次采样看答案是否收敛。收敛了就直接回答,不收敛再触发CoT。在RM-Bench、RMB、RewardBench三个基准上,约58%的样本被智能路由到“直答”,延迟降低62%,同时准确率还有提升。
近日,Meta 首席 AI 官、被称为公司“最高薪员工”的 Alexandr Wang,因一句简单却极具挑衅意味的话引起热议:“gemini who?(Gemini,谁啊?)”这场口水战的背后,其实是一场 AI 巨头之间的公开较量——Meta 最新模型 Muse Spark 1.1 在一份模型排行榜中超过了谷歌刚发布的 Gemini 3.6 Flash
腾讯微信在论文 SkillHone 中,将这个问题归结为优化历史丢失,进而提出了面向持续 Skill 进化的开发框架。 SkillHone 把每轮诊断、候选修改、评估证据和最终决定组织成持久决策历史。同时,持续优化的对象也从单一的 SKILL.md 文件扩展到了整个 Skill 文件夹及其修改过程。
BigMac 是原生多模场景下的流水并行训练新范式。它针对多模态大模型训练中计算效率与显存占用难以兼顾的问题,提出了依赖安全的嵌套流水线:以成熟的 LLM 流水线为主干,在不打乱 LLM 执行顺序的前提下,有序嵌入编码器和生成器计算,从而在不增加 LLM 流水线空泡、保持激活显存有界的同时,高效实现多模态流水训练。
近日,来自清华大学等单位的研究团队提出了AutoMIA,一种自动生成镜像错觉艺术的 AI 设计方法,用户仅需任意指定两张图片,分别对应镜子前和镜子中的图案,AutoMIA就可以自动完成3维艺术品的设计,并且支持直接3D打印出来制作艺术品。