模型

3B超越DeepSeek，大模型终于理解时间了！Time-R1一统过去/未来/生成

时间，是我们日常生活中最基础的概念。但对于大语言模型（LLM）来说，它们或许能写诗作画、通晓古今，但在真正理解和运用时间概念时，却常常显得力不从心。这个技术短板来自于大模型的底层设计，无法避免：训练语料库是静态的，存在知识截断时间；在按非时间顺序的语料训练过程中，跨越不同时期的时间信息是同时处理的，不像人类逐步接收知识，阻碍了在事件与其对应时间之间建立可靠的逻辑映射。

6/9/2025 3:25:03 PM

Google AI Studio 政策变动:Gemini2.5Pro 模型免费访问遭“限流”

Google 正在逐步调整其 AI 模型使用政策。自5月起，面向开发者的 AI 测试平台 Google AI Studio 已停止向免费用户提供 Gemini2.5Pro 系列模型的调用权限。官方回应称，这是转向全新基于 API 密钥的使用系统的一部分，未来开发者将需自行提供 API 密钥接入模型服务。

6/9/2025 2:00:56 PM

AI在线

小红书开源首个大模型，11万亿非合成训练数据

国内著名社交平台小红书，开源了首个大模型——dots.llm1。 dots.llm1是一个1420亿参数的专家混合模型（MoE），在推理过程中仅激活140亿参数，能保持高性能的同时大幅度降低训练和推理成本。 dots.llm1最大特色是使用了11.2万亿token的非合成高质量训练数据，这在现阶段的开源大模型中非常罕见，看来小红书也得益于自己庞大的语料库出手就是阔啊。

6/9/2025 9:41:25 AM

大模型强化学习新突破——SPO新范式助力大模型推理能力提升！

当前，强化学习（RL）在提升大语言模型（LLM）推理能力方面展现出巨大潜力。 DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。然而，要实现有效的强化学习，需要解决一个根本性的挑战，即信用分配问题（credit assignment）：在大语言模型的场景下，如何将整个序列（LLM 的回复）最终的评估结果，归因到序列中具体的决策动作（token）上。

6/9/2025 9:32:35 AM

ICML 2025 | 全局池化+局部保留，CCA-Attention为LLM长文本建模带来突破性进展

琶洲实验室、华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制（CCA-Attention），实现超长文本的高效上下文建模。在 128K 超长序列上下文建模任务中，CCA-Attention 的推理速度是标准自注意力机制的 7.9 倍，同时键值缓存（KV Cache）显存占用减少 93%，性能全面优于现有高效注意力方法。论文标题：Core Context Aware Transformers for Long Context Language Modeling论文链接：：：2024年12月17日该成果已被 ICML 2025 接收，最早于 2024 年 12 月 17 日提交至 ArXiv，早于 DeepSeek NSA 和 Kimi MoBA 公开。

6/9/2025 9:23:05 AM

算力终结者来了！华人天团「降维打击」注意力瓶颈，AI狂飙进对数时代

LLM苦算力太久了！为缓解长序列建模中的算力瓶颈，研究界持续探索高效替代方案。这次Mamba作者Tri Dao、华人AI领域大牛Eric P.

6/9/2025 9:05:00 AM

为什么用错奖励，模型也能提分？新研究：模型学的不是新知识，是思维

本文主要作者是吕昂和谢若冰。吕昂，中国人民大学博士生，研究方向为语言模型结构优化，导师为严睿教授；谢若冰，腾讯高级研究员，研究方向为大语言模型、推荐系统。最近的一篇论文中，来自人大和腾讯的研究者们的研究表明，语言模型对强化学习中的奖励噪音具有鲁棒性，即使翻转相当一部分的奖励（例如，正确答案得 0 分，错误答案得 1 分），也不会显著影响下游任务的表现。

6/9/2025 9:04:00 AM

告别「失忆」AI！首个大模型记忆操作系统开源框架来了！

该项目来自百家 AI，是北京邮电大学白婷副教授所指导的研究小组，团队致力于为硅基人类倾力打造情感饱满、记忆超凡的智慧大脑。大语言模型受限于固定上下文窗口，长期对话中「失忆」、记忆断裂等问题频发，北邮百家 AI 团队重磅推出首个大模型记忆操作系统开源框架 MemoryOS。巧妙融合计算机操作系统原理与人脑分层记忆机制，构建段页式三级存储架构及四大核心模块（存储、更新、检索、生成），提供全链路用户记忆管理方案，让 AI 智能体拥有持久「记性」与深度「个性」。

6/9/2025 8:56:00 AM

顶流AI，人设崩了！6小时被攻破，泄露高危品指南，惨遭网友举报

只要6小时，顶尖大模型Claude 4 Opus「安全防线」被攻破！ AI安全研究机构FAR.AI联合创始人Adam Gleave透露，仅用6小时，研究人员Ian McKenzie就成功诱导Claude 4生成了长达15页的化学武器制作指南。 Ian McKenzie回应称：Claude 4传授的内容，比他预期的还要多。

6/9/2025 8:53:00 AM

谷歌Transformer过时了？清华姚班校友等三连击，爆改注意力！

谷歌又有新的注意力了！他们提出的新架构参数减少40%，训练速度较RNN提升5-8倍，在某些任务上性能甚至Transformer好7.2%！在大语言模型（LLMs）中，他们引入了新的注意力偏向策略，并重新构想了「遗忘」这一过程，用「保留」来取而代之。

6/9/2025 8:52:00 AM

打破跨模态干扰，快手东北大学联合提出统一多模态框架，横扫多模态检索基准

多模态检索是信息理解与获取的关键技术，但其中的跨模态干扰问题一直是一大难题。可行的解决办法是构建一种统一的多模态表示方式，为此，来自快手与东北大学的研究人员推出了多模态统一嵌入框架——UNITE。 UNITE的核心目标，就是构建一个能同时处理文本、图像、视频及其融合模态输入的统一嵌入器。

6/9/2025 8:50:00 AM

RLHF已死，RLVR引爆AGI革命！Claude 4核心成员万字对谈

在Dwarkesh Patel主持的节目中，Anthropic的Sholto Douglas、Trenton Bricken等人，一起讨论了Claude 4是如何思考的。三人私交甚好，聊了2小时20多分钟，主要集中在4个话题：1. 过去一年中人工智能研究的变化；2.

6/9/2025 8:48:00 AM

扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本，数学、代码、对齐能力均提升

本文介绍的工作由中国人民大学高瓴人工智能学院李崇轩、文继荣教授团队与蚂蚁集团共同完成。朱峰琪、王榕甄、聂燊是中国人民大学高瓴人工智能学院的博士生，导师为李崇轩副教授。该研究基于团队前期发布的 8B 扩散语言模型 LLaDA（国内率先做到真正可用的扩散语言模型，是后续很多研究的主干基础模型），探索了扩散语言模型的偏好对齐方法，提出了方差缩减的偏好优化方法 VRPO，并利用 VRPO 对 LLaDA 进行了强化对齐，推出了 LLaDA 1.5。

6/9/2025 8:47:00 AM

生图效果媲美GPT-4o，一键搞定各类视觉生成任务丨港科广&字节全新框架

图像生成、视频创作、照片精修需要找不同的模型完成也太太太太太麻烦了。有没有这样一个“AI创作大师”，你只需要用一句话描述脑海中的灵感，它就能自动为你搭建流程、选择工具、反复修改，最终交付高质量的视觉作品呢？这一切，现在通过一个由港科大（广州）和字节联合出品的全新的开源框架——ComfyMind实现了。

6/9/2025 8:40:00 AM

八个数据集全面胜出！思维链推理刷新图学习表现上限

思维链提示学习来了！由于图数据拥有复杂的非线性结构和缺少文本信息，语言模型中的思维链（Chain-of-Thought，CoT）提示学习方法难以简单直接地应用于图数据。基于此，来自新加坡管理大学和中国科学技术大学的研究者们提出了GCoT——首个应用于无文本图数据的类思维链提示学习框架。

6/9/2025 8:37:00 AM

你永远叫不醒装睡的大模型！多轮对话全军覆没，性能暴跌39%

ChatGPT将大模型技术推动到「对话」场景，直接引发了AI技术的爆炸式增长。用户可以先提出一个粗糙的、不明确的问题，再根据模型的回答逐步完善指令、补充细节，多轮对话也催生出「跟AI打电话」等有趣的应用设计。不过，现有的大模型性能评估基准仍然是基于单轮对话机制，输入的指令也更长，信息更完善，其在真实场景中多轮对话的性能仍然没有得到很好地评估。

6/9/2025 8:30:00 AM

苹果炮轰推理模型全是假思考！4个游戏戳破神话，o3/DeepSeek高难度全崩溃

苹果最新大模型论文，在AI圈炸开了锅。有人总结到：苹果刚刚当了一回马库斯，否定了所有大模型的推理能力。这篇论文称推理模型全都没在真正思考，无论DeepSeek、o3-mini还是Claude 3.7都只是另一种形式的“模式匹配”，所谓思考只是一种假象。

6/8/2025 2:15:42 PM

字节跳动发布图像编辑模型SeedEdit 3.0 细节保持能力进一步提升

6月6日，字节跳动Seed团队正式发布了图像编辑模型SeedEdit3.0。这一全新版本的图像编辑模型在图像主体保持、背景细节处理以及指令遵循等方面取得了显著进步，极大地提升了图像编辑的可用率和效率。 SeedEdit3.0是基于文生图模型Seedream3.0开发的，通过引入多样化的数据融合方法和特定奖励模型，解决了以往图像编辑模型在主体与背景保持、指令遵循等方面的不足。

6/6/2025 3:01:06 PM

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