模型

北大CogSci 2025（Oral）| 人类创造力的核心机制，AI已经开始掌握了

“AI永远无法取代人类”证据-1！北大团队最新论文揭示：人类引以为傲的创造力，如今AI也开始掌握了。甚至，研究人员还提出了一种系统性框架，首次从认知科学的角度，对AI模型的组合创造力（Combinational Creativity）进行了量化评估与优化。

6/26/2025 8:56:00 AM

ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」，清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯

本工作共同第一作者包括：张亦弛，清华大学计算机系三年级博士生，师从朱军教授，研究方向是多模态大模型和大模型安全，在CVPR、NeurIPS、ICML等顶会发表多篇论文，曾主导开发了首个多模态大模型可信度全面评测基准MultiTrust；张思源，清华大学计算机系一年级硕士生，导师是苏航副研究员，研究方向是大模型安全与对齐算法。本文通讯作者是清华大学人工智能学院董胤蓬助理教授和计算机系朱军教授。其他合作者来自北航、瑞莱智慧、阿里安全、百川智能等单位。

6/26/2025 8:42:00 AM

重磅！淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL，高效支持十亿到千亿参数大模型训练

过去几年，随着基于人类偏好的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的兴起，强化学习（Reinforcement Learning，RL）已成为大语言模型（Large Language Model，LLM）后训练阶段的关键技术。 RL 不仅显著提升了模型的对齐能力，也拓展了其在推理增强、智能体交互等场景下的应用边界。围绕这一核心范式，研究社区不断演化出多种优化策略和算法变体，如 Agentic RL、RLAIF、GRPO、REINFORCE 等。

6/25/2025 1:44:09 PM

Windows最新搭载微软自研模型Mu，一句话搞定所有系统配置

还在为复杂的Windows设置头疼？微软来重新定义设置界面交互了。全新发布的设备端小语言模型Mu，让Windows 11的设置也拥有了自己的AI Agent。

6/25/2025 1:42:54 PM

ToMAP：赋予大模型「读心术」，打造更聪明的AI说服者

本文第一作者为韩沛煊，本科毕业于清华大学计算机系，现为伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算与数据科学学院一年级博士生，接受 Jiaxuan You 教授指导。其主要研究方向为：大语言模型的安全性及其在复杂场景中的推理。说服，是影响他人信念、态度甚至行为的过程，广泛存在于人类社会之中。

6/25/2025 9:19:44 AM

Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？

普林斯顿大学计算机科学系助理教授陈丹琦团队又有了新论文了。近期，诸如「长思维链」等技术的兴起，带来了需要模型生成数万个 token 的全新工作负载。大多数语言模型都基于 Transformer 架构，其在进行自回归解码（即逐字生成文本）时，需要将所有先前 token 的注意力状态存储在一个名为 KV 缓存的内存区域中。

6/25/2025 9:15:38 AM

谷歌发布本地具身智能模型！全程无联网执行精细操作，从人形机器人到工业机器人全覆盖

机器人终于有了自己的“离线大脑”。 Google DeepMind团队首个可以完全在机器人本地运行的视觉-语言-动作（VLA）模型Gemini Robotics On-Device发布。这个模型不仅能离线运行，还保持了相当强悍的操作能力，能遵循指令完成各种需要精细操作的任务。

6/25/2025 9:04:59 AM

ICML 2025 | 生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南

生成式视角可以对监督学习重新思考乃至重新定义！想象你在教一个学生解数学题——你会直接让他交卷对答案，还是会让他参考完整答案来理解解题思路？如今，一种全新的监督学习范式正受到关注：标签不应只是用于对照回答的标准答案，更可能成为学习过程中的辅助参考。

6/25/2025 8:59:49 AM

7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队

Thinking模式当道，教师模型也该学会“启发式”教学了——由Transformer作者之一Llion Jones创立的明星AI公司Sakana AI，带着他们的新方法来了！这个方法要求教师模型像优秀的人类教师一样，根据已知解决方案输出清晰的逐步解释，而不再是从头开始自己解决。用Sanaka AI的新方法训练出的7B小模型，在传授推理技能方面，比671B的DeepSeek-R1还要有效。

6/25/2025 8:54:03 AM

合成数据>人工数据，绝对性能暴涨超10个点！仅需任务定义，高效微调大模型

尽管如GPT-4和Gemini等基础模型已在通用语言理解方面设立了新的行业标杆，但它们在需要深度领域知识的专业领域中，其表现常常不尽如人意。当面临数学、医学、法律及金融等专门任务时，这些模型时常表现不佳，因为这些领域高度依赖特定的专业知识。传统上，为了让这些模型适应特定领域，最直接的方法是使用大规模的人类标注数据进行微调。

6/25/2025 8:53:00 AM

谷歌 DeepMind 机器人 AI 模型实现本地化运行：可完成系鞋带等高难度任务

项目负责人 Carolina Parada 表示：“该系统借鉴 Gemini 多模态世界理解能力，如同 Gemini 生成文本 / 代码 / 图像那样生成机器人动作”。

6/24/2025 11:54:10 PM

问舟

任务太难，连ChatGPT都弃了！最强AI神器一键拆解，首测来袭

想转型AI做产品经理，却不知如何入手？想搞副业月入一万，但脑子里只有零散想法？想知道AI时代该学什么专业最有前景？

6/24/2025 1:54:22 PM

LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍

现在的大模型基本都具备零样本泛化能力，但要在真实场景中做特定的适配，还是得花好几个小时来对模型进行微调。即便是像LoRA这样的参数高效方法，也只能缓解而不能消除每个任务所需的微调成本。刚刚，包括尤洋教授在内的来自新加坡国立大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等机构的研究人员，提出了一种全新的「拖拽式大语言模型」——Drag-and-Drop LLMs！

6/24/2025 1:52:38 PM

3D VLA新范式！中科院&字节Seed提出BridgeVLA，斩获CVPR 2025 workshop冠军！

只需要三条轨迹，就能取得 96.8% 的成功率？视觉干扰、任务组合等泛化场景都能轻松拿捏？或许，3D VLA 操作新范式已经到来。

6/24/2025 11:50:37 AM

微软刚发布Mu模型：支持Windows智能体，小参数跑出10倍性能

今天凌晨，微软在官网发布了创新小参数模型Mu。 Mu仅有3.3亿参数，但其性能可以比肩微软之前发布的小参数模型Phi-3.5-mini，体量却比它小10倍左右，并且在离线NPU的笔记本设备上，可以跑出每秒超过100 tokens的响应，这在小参数模型领域非常罕见。此外，Mu支持在Windows中设置智能体，可将自然语言指令实时转化为系统操作，例如，只需对着电脑说一句 “把鼠标指针调大一些，调整屏幕亮度”，智能体就能精准定位到相关设置项一键完成调整。

6/24/2025 9:08:31 AM

AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」

本文共同第一作者为张均瑜与董润沛，分别为伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学研究生与博士生；该研究工作在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校张欢教授与 Saurabh Gupta 教授，加州大学伯克利分校 Jitendra Malik 教授的指导下完成。「The most effortful forms of slow thinking are those that require you to think fast.」 ——Daniel Kahneman，Thinking，Fast and Slow(2011)在思维节奏这件事上，人类早已形成一种独特而复杂的模式。我们习惯让 AI 模仿人类思维方式：先依赖直觉快速反应（System 1），再慢慢进入逻辑推理（System 2）；答题时先给出初步判断，再自我反思逐步修正……模仿人类的推理节奏，已经成为语言模型推理策略的默认路径。

6/24/2025 9:05:00 AM

28岁辍学生掌舵Meta超级AI！小扎掷千亿，与奥特曼密谋，新「王」登顶

19岁MIT辍学，24岁白手起家的亿万富翁，扎克伯格为他豪掷143亿美元，28岁掌管Meta新设立的「超级智能」部门。这些标签哪一个都足够让人侧目，但汇聚在Alexandr Wang身上，却只是他AI「登月计划」的起点。最近，这位Scale AI创始人宣布辞去CEO职位，正式加盟Meta，挑起打造超越人类智能AI的重任。

6/24/2025 9:04:21 AM

哈佛重磅预警！经济学家预言：全球AI失业潮2年来袭，世界经济大崩盘在即

AI接管全员工作，这个话题彻底火了。甚至连哈佛商学院都做了一个Youtube视频，预警如果AI接管人类的所有工作时，将会发生什么。在访谈中，弗吉尼亚大学经济学教授、领先的AI经济学家 Anton Korinek揭示了为何AGI可能在短短2-5年内实现。

6/24/2025 9:01:57 AM

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