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北大伯克利联手“拷问”大模型:最强Agent也才40分!新基准专治“不听话”的AI分析师

给大模型当老师,让它一步步按你的想法做数据分析,有多难? 结果是,连Claude-3.7和Gemini-2.5 Pro这样的顶尖选手,都开始“不听话”了。 在一个全新的测试基准中,它们面对多轮、不断演进的指令,最终的任务成功率最高仅有40%。
6/11/2025 9:08:00 AM

0.5B以小搏大拿下端侧模型新SOTA:4090可跑,长文本处理5倍常规加速丨清华&面壁开源

端侧性价比之王,清华大学和面壁智能团队开源新模型——MiniCPM 4,提供8B、0.5B两种参数规模,仅使用同级别开源模型22%的训练开销,就达到了同级别最优性能。 MiniCPM4-8B是开源首个开源的原生稀疏模型,5%的极高稀疏度加持,让长文本、深思考在端侧真正跑起来。 在MMLU、CEval、MATH500、HumanEval等基准测试中,以仅22%的训练开销,性能比肩 Qwen-3-8B,超越Gemma-3-12B。
6/11/2025 9:03:29 AM

不是视频模型“学习”慢,而是LLM走捷径|18万引大牛Sergey Levine

这是UC伯克利大学计算机副教授Sergey Levine最新提出的灵魂一问。 他同时是Google Brain的研究员,参与了Google知名机器人大模型PALM-E、RT1和RT2等项目。 Sergey Levine在谷歌学术的被引用次数高达18万次。
6/11/2025 8:59:21 AM

OpenAI新模型,被曝秘密训练中!万字硬核长文直指o4核心秘密

OpenAI的o4,已经在训练了? 就在最近,SemiAnalysis发表了一篇硬核长文博客,爆料了不少大模型圈的内幕消息。 其中,一些最核心的亮点,先一睹为快:OpenAI正在训练一个规模介于GPT-4.1和GPT-4.5之间的新模型下一代推理模型o4将基于GPT-4.1展开RL训练强化学习改变了实验室结构,甚至是大厂未来研究的侧重方向和优先级定义奖励函数难上加难,往往AI钻空子之后,漏洞才能被发现不牺牲LLM任何性能,不用合并权重,RL另一条路——数据混合与预训练不同,RL可持续更新Scaling模型能力,DeepSeek-R1是典例高质量数据是Scaling强化学习的护城河训练小模型,蒸馏效果要比RL更好新一轮预训练已开始首先,让我们看看其中最硬的内容——关于OpenAI的全新模型。
6/11/2025 8:54:52 AM

大模型是「躲在洞穴里」观察世界? 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点

「我一直很困惑,语言模型怎么能从下一个 token 预测中学到这么多,而视频模型从下一帧预测中学到的却那么少? 难道是因为大模型(LLM)其实是伪装的大脑扫描仪? 」近日,加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛 Sergey Levine 发出了一记灵魂拷问。
6/11/2025 8:45:00 AM

刚刚,2025哥德尔奖出炉!破解30年难题,十年论文摘桂冠

就在刚刚,理论计算机科学界迎来喜讯! 康奈尔大学副教授Eshan Chattopadhyay与导师David Zuckerman,荣获2025年哥德尔奖! 凭借2016年合著的论文《Explicit Two-Source Extractors and Resilient Functions》,他们共享此奖。
6/10/2025 4:27:16 PM

我让十个大模型又参加了完整版数学高考,第一名居然是它......

昨天,我不是发了几个大模型参加数学高考的测试文章嘛。 没想到热度挺高,大家还挺关注的。 图片不过,很多评论区的小伙伴也说,根本看不出来区别。
6/10/2025 11:25:31 AM
数字生命卡兹克

强化学习之父:LLM主导只是暂时,扩展计算才是正解

这是新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton对未来的最新预测。 就在刚刚的新加坡国立大学建校120周年(NUS120)之际,Sutton受邀发表演讲——塑造AI和强化学习的未来。 其实,这已经不是Sutton第一次在公开场合表达类似的观点,早在他19年的著作《痛苦的教训》中,他就明确提出:让AI尤其是LLM模仿人类思维方式,只能带来短期的性能提升,长期看只会阻碍研究的持续进步。
6/10/2025 11:22:09 AM

数学圈地震!o3靠直觉刷爆人类顶尖难题,14位专家集体破防

推理模型不会推理,一夜成为硅谷最热门的话题。 来自Epoch AI最新报告称,o3-mini-high不仅会推理,还能破解顶尖数学难题。 14位数学家组团,共同评估o3在29道FrontierMath推理能力。
6/10/2025 9:22:31 AM

比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临

王劲,香港大学计算机系二年级博士生,导师为罗平老师。 研究兴趣包括多模态大模型训练与评测、伪造检测等,有多项工作发表于 ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等国际学术会议。 近年来,大型语言模型(LLMs)在多模态任务中取得了显著进展,在人工通用智能(AGI)的两大核心支柱(即理解与生成)方面展现出强大潜力。
6/10/2025 9:18:53 AM

AI集体“听不懂”!MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板

用AI来整理会议内容,已经是人类的常规操作。 不过,你猜怎么着? 面对1000道多步骤音频推理题时,30款AI模型竟然几乎全军覆没,很多开源模型表现甚至接近瞎猜。
6/10/2025 9:10:00 AM

AI七个月突破数学家“围剿”反超人类!14位数学家深挖原始推理token:不靠死记硬背靠直觉

从只能答对2%的题目,到在超难数学题集中刷下22%得分,甚至超过人类团队平均水平,大模型需要多长时间? 现在,令数学家们都惊讶的结果已经尘埃落定:7个月。 发生在大名鼎鼎的“专为为难大模型而生的”FrontierMath基准测试上的这一幕,在激起热议同时,也引发了新的思考:大模型们是怎么做到的?
6/10/2025 9:09:00 AM

双重突破:全球首个零售VLA大模型来了!开源OpenWBT让机器人遥操门槛暴降!

学会“适当暂停与总结”,大模型终于实现无限推理。 想象一下,让你一口气不歇地推演一个超复杂数学证明,大脑也会“内存溢出”吧? 如今的大模型在长上下文推理中也面临同样的困境,随着推理长度增加而指数级增长的计算成本,以及由于长度受限而被迫中断推理过程。
6/10/2025 9:07:00 AM

首创像素空间推理,7B模型领先GPT-4o,让VLM能像人类一样「眼脑并用」

视觉语言模型(VLM)正经历从「感知」到「认知」的关键跃迁。 当OpenAI的o3系列通过「图像思维」(Thinking with Images)让模型学会缩放、标记视觉区域时,我们看到了多模态交互的全新可能。 然而,当前主流VLM仍被困在「文本茧房」中——依赖文本token间接翻译视觉信息,在高清图像中的微小物体、视频里的动态细节等场景中,常常因缺乏直接视觉操作能力而「视而不见」。
6/10/2025 9:07:00 AM

无需SFT也不用RL,样本级推理优化神器SLOT来了,准确率轻松+10%

试想一下,如果你参加考试时,可以在答题前花几秒钟「适应」一下这道具体的题目,你的表现会不会更好? 这正是西湖大学研究团队在最新论文中提出的核心思想。 他们开发的 SLOT(Sample-specific Language Model Optimization at Test-time)方法,把每个输入 prompt 本身当作一份「迷你训练数据」,让模型在生成答案前先「学习」理解这个具体问题。
6/10/2025 9:05:00 AM

大模型能够自发形成“人类思维地图”!Nature子刊重磅研究揭示多模态大模型类脑机制

大模型≠随机鹦鹉! Nature子刊最新研究证明:大模型内部存在着类似人类对现实世界概念的理解。 LLM能理解现实世界和各种抽象概念吗?
6/10/2025 9:04:00 AM

李飞飞自曝详细创业经历:五年前因眼睛受伤,坚定要做世界模型

因为眼睛受伤暂时失去立体视觉,李飞飞更加坚定了做世界模型的决心。 在a16z的最新播客节目中,“AI教母”李飞飞讲述了五年前因为一次角膜损伤暂时失去立体视觉的经历:尽管凭借多年经验能想象出三维世界,但一只眼睛看东西时,我开始害怕开车。 但作为一名科学家,她也把这次经历当成一次宝贵的“实验”机会。
6/10/2025 8:43:00 AM

AI 成本直降 90%!女股神 Cathie Wood 圈定 3 条迁徙线:Robotaxi、端侧大模型、AI 医药

(视频来源:对话ARK Invest创始人Cathie Wood)北京时间 6 月 5 日,在《The Diary of a CEO》最新一期节目中,ARK Invest 创始人、掌管 300 亿美元资产的‘女股神’  Cathie Wood(凯茜·伍德),用三组数据划出 AI 落地的爆发路径:训练侧:过去两年,GPT-3 级别模型的训练成本从 460 万美元跌到 45 万美元,年降幅约 70%,堪称“断崖式”跳水;应用侧:ARK 测算 Robotaxi 单英里成本可低至 0.25 美元,比现有网约车便宜近 90%;消费侧:AI 代理激发的新消费行为,2030 年线上支出或达 9 万亿美元,改写全球最大产业链的资金流。 在同一天,特朗普在 Truth Social 威胁“取消特斯拉全部政府合同”,引发政商关系骤然紧张。 但 Cathie Wood 的判断更冷静、更本质:“Robotaxi 的成败,关键不是谁在互呛,而是成本模型能不能跑通。
6/9/2025 5:32:09 PM