数据

策略改写「一战历史」！中科院开源全新博弈智能体框架DipLLM

围棋、德州扑克曾是AI崛起的试炼场，从AlphaGo到Libratus，人工智能不断刷新策略上限。但接下来的战场更难——Diplomacy：一款融合协作与竞争的七人博弈游戏，单轮动作空间高达10的64次方，其策略建模复杂度前所未有！为此，Meta曾推出智能体Cicero[Meta, Science 2022]，结合人类数据与策略搜索，在该领域实现突破，但其方法高度依赖超大规模均衡搜索与重资源训练，难以扩展与迁移。

7/2/2025 8:43:00 AM

首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！

近期，一份来自上海创智学院、上海交通大学的前沿研究论文吸引了人工智能领域的广泛关注。该论文深入探讨了不同基础语言模型家族（如 Llama 和 Qwen）在强化学习（RL）训练中迥异表现的背后原因，并提出创新性的中期训练（mid-training）策略，成功地将 Llama 模型改造成高度适配强化学习的推理基础模型，显著缩小了其与天生擅长 RL 扩展的 Qwen 模型之间的性能差距，为下一代 reasoning 能力 AI 系统的开发提供了关键的科学基础和技术路径。论文发布后在社交媒体引发广泛关注，Meta AI 研究科学家、即将赴 UMass Amherst 任助理教授的 Wenting Zhao 率先盛赞：“Truly impressed by how an academic lab just figured out a lot of mysteries in mid-training to close the RL gap between Llama and Qwen。

7/1/2025 9:10:00 AM

刚刚，马斯克切脑全场震撼！插脑只要1.5秒，26年治愈失明，28年全人类变AI

就在刚刚，马斯克又整大活了！他带着脑机接口Neuralink团队，开了1小时发布会，整个过程亮点满满，全程高能。首先，Neuralink宣布，目前全球已经有七人植入了设备。

6/30/2025 9:03:00 AM

航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦

时序数据分析在工业监控、医疗诊断等领域至关重要。比如航空发动机监控这个复杂工业场景中，工程师需分析海量多通道传感器数据，以判断设备状态并制定维护决策。然而，现有研究多聚焦于分类、预测等单一任务，与实际工业场景中专家通过自然语言进行复杂交互和决策的需求存在显著差异。

6/30/2025 8:51:00 AM

华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式，推理效率超NV H100

今年，AI大厂采购GPU的投入又双叒疯狂加码——马斯克xAI打算把自家的10万卡超算扩增10倍，Meta也计划投资100亿建设一个130万卡规模的数据中心……GPU的数量，已经成为了互联网企业AI实力的直接代表。的确，建设AI算力，这种堆卡模式是最简单粗暴的，但实际上，AI集群却并非是卡越多就越好用。 GPU虽然计算性能好，但是在集群化的模式下依然有很多挑战，即便强如英伟达，也面临通信瓶颈、内存碎片化、资源利用率波动等问题。

6/30/2025 8:49:00 AM

具身世界模型新突破，地平线 & 极佳提出几何一致视频世界模型增强机器人策略学习

近年来，随着人工智能从感知智能向决策智能演进，世界模型（World Models）逐渐成为机器人领域的重要研究方向。世界模型旨在让智能体对环境进行建模并预测未来状态，从而实现更高效的规划与决策。与此同时，具身数据也迎来了爆发式关注。

6/26/2025 3:06:47 PM

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

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

携程机票前端Web流式通信SSE全链路应用实践

作者简介Chris Xia，携程前端开发专家，关注新技术革新和研发效率提升。本文介绍了携程机票前端基于Server-Sent Events（SSE）实现服务端推送的企业级全链路通用技术解决方案。深入探讨 SSE 技术在应用过程中包括方案对比、技术选型、链路层优化以及实际效果等多维度的技术细节，为类似使用场景提供普适性参考和借鉴。

6/24/2025 9:51:47 AM

Chris Xia

月之暗面「调教」出最强Agent，在「人类最后一场考试」拿下最新 SOTA

昨天，月之暗面发了篇博客，介绍了一款名为 Kimi-Researcher 的自主 Agent。这款 Agent 擅长多轮搜索和推理，平均每项任务执行 23 个推理步骤，访问超过 200 个网址。它是基于 Kimi k 系列模型的内部版本构建，并完全通过端到端智能体强化学习进行训练，也是国内少有的基于自研模型打造的 Agent。

6/23/2025 9:00:00 AM

监督学习也能从错误中学习反思？！清华英伟达联合提出隐式负向策略爆炸提升数学能力

监督学习也能像强化学习一样进行“自我反思”了。清华大学与英伟达、斯坦福联合提出新的监督学习方案——NFT（Negative-aware FineTuning），在RFT（Rejection FineTuning）算法基础上通过构造一个“隐式负向模型” 来额外利用负向数据进行训练。这并不意味着使用“差数据”进行训练，而是在已知的模型计算结果前提下，通过负向数据训练正向模型，即“隐式负向策略（Implicit Negative Policy）”。

6/23/2025 8:52:00 AM

只改两行代码，RAG效率暴涨30%！多种任务适用，可扩展至百亿级数据规模应用

只需修改两行代码，RAG向量检索效率暴涨30%！不仅适用于文搜文”、“图搜图”、“文搜图”、“推荐系统召回”多种任务；而且具备良好扩展性，适合十亿、百亿级别大规模应用。浙江大学高云君、柯翔宇团队联手向量检索领域大佬傅聪，开源新方法PSP（Proximity graph with Spherical Pathway），突破RAG两大难题。

6/23/2025 8:49:00 AM

75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据

机器学习领域有一条铁律，「Garbage In, Garbage Out.」，就是说模型的质量很大程度上取决于训练数据的质量。大模型在预训练阶段会吸收海量的数据，其中数据的来源非常杂，导致质量参差不齐。大量的实验和经验已经证明了，对预训练数据进行质量筛选是提高模型能力和效率的关键。

6/19/2025 8:50:00 AM

不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B

无需蒸馏任何大规模语言模型，小模型也能自给自足、联合提升？上海人工智能实验室联合中国人民大学提出的GRA框架（Generator–Reviewer–Adjudicator）正是这样一种新范式：该方法以“多人协作”、“角色分工”的理念为核心，系统性探索了多开源小模型如何通过协同机制生成高质量训练数据。实验结果显示，在涵盖数学、代码、逻辑推理、通识问答等10个主流数据集上，GRA生成的数据质量与单个大型语言模型（如Qwen-2.5-72B-Instruct）输出相当或更高，并在多数任务中取得了显著领先。

6/18/2025 8:47:00 AM