训练

万字长文带你读懂强化学习，去中心化强化学习又能否实现？

强化学习（RL）是当今 AI 领域最热门的词汇之一。近日，一篇长文梳理了新时代的强化学习范式对于模型提升的作用，同时还探索了强化学习对去中心化的意义。原文地址：「有时候几十年什么也不会发生；有时候几周时间仿佛过了几十年。

5/8/2025 9:16:00 AM

360开源升级自研7B参数模型360Zhinao3-7B 各项能力全面提升

360集团宣布开源升级了自研的7B参数模型360Zhinao3-7B，并已上线Github开源社区，可供免费商用。这一模型不仅在数学和科学领域表现出色，更在通用能力上展现了强大的潜力，尤其在端侧应用上具有显著优势。在本次升级中，360Zhinao3-7B模型仅通过增量训练700B的高质量token，就取得了显著的效果提升，这相比前代模型360Zhinao2-7B的10.1T token成本大幅降低，且不会增加模型的推理成本。

5/7/2025 9:00:53 AM

AI在线

实时口语聊天大模型 LLaMA-Omni 2 来了，能让你的 AI 聊天体验起飞！

最近 AI 圈可是热闹非凡，今天咱们就来聊聊其中的 “狠角色”——LLaMA-Omni2。这是一系列超厉害的语音语言模型（SpeechLMs），参数规模从0.5B 到14B 不等，专门为实现高质量实时语音交互而生，在 Hugging Face 上一经发布，就引起了广泛关注。语音交互发展历程回顾:从 “卡顿” 到 “丝滑”语音交互在人机交互领域的地位愈发重要，它就像是为我们打开了一扇便捷的大门，极大地提升了交互效率和用户体验。

5/6/2025 6:00:52 PM

AI在线

Freepik 发布“F Lite”：一个为版权安全而构建的开放 AI 图像模型

西班牙数字图形巨头 Freepik 近日推出了其最新的文本到图像生成模型“F Lite”，旨在成为 Midjourney 等因版权问题而备受争议的生成器的合法且安全的替代品。 F Lite 拥有约100亿个参数，其独特之处在于完全基于 Freepik 自身商业授权的图像库进行训练。 Freepik 声称，这使其成为首个完全依赖“工作安全”内容进行训练的如此规模的公开模型。

5/6/2025 10:01:20 AM

AI在线

谷歌承认:即使网站选择退出，仍用搜索数据训练 AI

科技巨头谷歌在近日的一场联邦反垄断审判中承认，即使网站出版商明确选择不让其内容用于人工智能模型训练，谷歌仍会利用其搜索引擎收集的数据进行 AI 训练，包括备受争议的 AI Overviews 功能。这一承认由谷歌旗下人工智能实验室 DeepMind 的副总裁伊莱·柯林斯在作证时做出。司法部律师戴安娜·阿吉拉尔在质询中指出，即使出版商选择不让 DeepMind 使用其数据进行大型语言模型训练，这些相同的数据仍然会被谷歌搜索部门用于其自身的人工智能项目。

5/6/2025 10:01:11 AM

AI在线

小米首个推理大模型开源Xiaomi MiMo，70 亿参数

全球知名科技公司小米正式发布其首个针对推理（Reasoning）而生的大型开源模型 ——Xiaomi MiMo。该模型旨在解决当前预训练模型在推理能力上的瓶颈，探索如何更有效地激发模型的推理潜能。 MiMo 的推出标志着小米在人工智能领域的一次重要尝试，尤其是在数学推理和代码竞赛方面，表现出色。

4/30/2025 2:00:40 PM

AI在线

小米首个推理大模型Xiaomi MiMo开源

2025年4月30日，小米公司宣布开源其首个为推理（Reasoning）而生的大模型「Xiaomi MiMo」。这一模型的发布标志着小米在人工智能领域迈出了重要的一步，特别是在推理能力的提升上取得了显著进展。「Xiaomi MiMo」的诞生旨在探索如何激发模型的推理潜能，特别是在预训练增长见瓶颈的情况下。

4/30/2025 10:00:55 AM

AI在线

细思极恐，AI操控舆论达人类6倍！卧底4月无人识破，Reddit集体沦陷

一项惊人的实验揭秘：AI超强说服力，已达人类的6倍！当你在论坛上激烈争辩，对方逻辑缜密、情感真挚，句句击中内心——但你不知道的是，这根本不是人类，而是一个AI机器人。最近，苏黎世大学在Reddit热门辩论子版块r/changemyview（CMV）秘密进行的实验，震惊了全球。

4/30/2025 9:20:00 AM

新智元

纳米AI为4亿打工人定制「AI牛马」！可0代码手搓超级智能体

AI的未来是什么？是能听懂你一句指令，就帮你写报告、做PPT、发爆款内容的「超级助手」。 4月23日，纳米AI重磅官宣：全面支持MCP协议，上线MCP万能工具箱。

4/29/2025 4:12:28 PM

新智元

字节Seed团队PHD-Transformer突破预训练长度扩展！破解KV缓存膨胀难题

最近，DeepSeek-R1 和 OpenAI o1/03 等推理大模型在后训练阶段探索了长度扩展（length scaling），通过强化学习（比如 PPO、GPRO）训练模型生成很长的推理链（CoT），并在奥数等高难度推理任务上取得了显著的效果提升。受此启发，研究人员开始探索预训练阶段的长度扩展，已有方法包括在序列中插入文本、插入潜在向量（如 Coconut）、复用中间层隐藏状态（如 CoTFormer）以及将中间隐藏状态映射为概念（如 COCOMix）。不过，这些方法普遍存在问题，比如需要更大的 KV 缓存导致推理慢 / 占内存多。

4/29/2025 9:10:00 AM

机器之心

不用等R2了！第三方给新版DeepSeek V3添加深度思考，推理101秒破解7米甘蔗过2米门

DeepSeek即将发布R2？？坊间传闻越来越多了，且难辨真假。

4/29/2025 9:03:00 AM

量子位

RAG性能暴增20%！清华等推出“以笔记为中心”的深度检索增强生成框架，复杂问答效果飙升

在当前大语言模型（LLMs）广泛应用于问答、对话等任务的背景下，如何更有效地结合外部知识、提升模型对复杂问题的理解与解答能力，成为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方向的核心挑战。来自清华大学、中国科学院大学、华南理工大学、东北大学、九星（AI9Stars）的联合研究团队提出了一项全新的适应式RAG方法——DeepNote。它首次引入“笔记（Note）”作为知识载体，实现更深入、更稳定的知识探索与整合，在所有任务上均优于主流RAG方法，相较于基础RAG性能提升高达 20.1%。

4/29/2025 8:54:53 AM

强化学习被高估！清华上交：RL不能提升推理能力，新知识得靠蒸馏

最近，以推理能力为核心的大语言模型已然成为了主流，比如OpenAI o系列模型、DeepSeek-R1等等。推理模型在处理数学和编程等复杂逻辑问题方面取得了显著突破。相比于之前依赖人工标注进行指令微调的方法，这一突破的关键在于可验证奖励强化学习（RLVR）。

4/27/2025 9:23:00 AM

新智元

Anthropic CEO豪言LLM黑箱5年内必破！研究员爆料：AI有意识概率已达15%

未来，AI会拥有意识，并像人类一样体验世界吗？现在没有实锤证明AI具有意识，但Anthropic认为这事说不定真有可能。周四，Anthropic宣布启动这项研究，旨在了解AI的「幸福感」到底算不算数，是否需要认真对待。

4/27/2025 9:21:00 AM

新智元

TTS和TTT已过时？TTRL横空出世，推理模型摆脱「标注数据」依赖，性能暴涨

在大语言模型（LLMs）竞争日趋白热化的今天，「推理能力」已成为评判模型优劣的关键指标。 OpenAI 的 o 系列、Anthropic 的 Claude 和 DeepSeek-R1 等模型的惊艳表现背后，测试时缩放（TTS）技术功不可没。测试时缩放（TTS，Test-Time Scaling）是一种提升大语言模型推理能力的新兴策略，通过在测试阶段优化推理过程（如多数投票、蒙特卡洛树搜索等）提升大型语言模型（LLMs）的性能，而无需修改模型参数。

4/25/2025 9:12:00 AM

机器之心

ICLR 2025 Oral | 训练LLM，不只是多喂数据，PDS框架给出最优控制理论选择

本文第一作者顾煜贤（）为清华大学计算机系四年级直博生，师从黄民烈教授，研究方向为语言模型的高效训练与推理方法。他曾在 ACL，EMNLP，ICLR 等会议和期刊上发表近 20 篇论文，多次进行口头报告，Google Scholar 引用数 2600 ，曾获 2025 年苹果学者奖学金。本篇论文为他在微软亚洲研究院实习期间所完成。

4/24/2025 9:25:00 AM

机器之心

生成式AI进入第二幕：交大携手创智学院提出「认知工程」，AI新纪元开始了

第二幕将催生一种全新的专业：认知工程师 (Cognitive Engineers)— 专注于将人类或 AI 在各领域的深度认知提炼、结构化并转化为 AI 可学习的形式。无论你是技术创造者还是使用者，理解这场认知革命都至关重要。我们正在从「AI as tools」向「AI as thinking partners」转变，这不仅改变了技术的能力边界，也改变了我们与技术协作的方式。

4/23/2025 9:23:15 AM

机器之心

纯自回归图像生成模型开源来了，复旦联手字节seed共同捍卫自回归

基于Transformer的自回归架构在语言建模上取得了显著成功，但在图像生成领域，扩散模型凭借强大的生成质量和可控性占据了主导地位。虽然一些早期工作如Parti、LlamaGen，尝试用更强的视觉tokenizer和Transformer架构来提升自回归生成的效果，但他们论文中的结果表明，只有更多的参数量才能让自回归模型勉强和扩散模型“掰掰手腕”。这也让越来越多的研究者质疑自回归视觉生成是否是一条可行、值得探索的路径。

4/21/2025 8:20:00 AM

量子位

资讯热榜

DeepSeek刚提到FP8，英伟达就把FP4精度推向预训练，更快、更便宜 Meta 新超级智能实验室遭遇离职潮，AI 人才流失引发担忧多模态新旗舰MiniCPM-V 4.5：8B 性能超越 72B，高刷视频理解又准又快宾州州立大学推出首个人工智能工程学位，抢占教育先机开发者写代码仅占16%!MCP 协议或让 IDE 成为新“生产力中心” 联合国成立人工智能咨询小组 AI 安全测试揭示聊天机器人助长恐怖活动与网络犯罪陈丹琦，入职Thinking Machines Lab了？

标签云

AI 人工智能 OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek AI绘画谷歌机器人数据大模型 Midjourney 开源智能用户 Meta 微软 GPT 学习技术图像 Gemini 马斯克 AI创作智能体英伟达 Anthropic 论文代码 AI新词训练算法 Stable Diffusion 芯片 LLM 蛋白质开发者腾讯 Claude 苹果生成式 AI for Science Agent 神经网络 3D 机器学习研究 xAI 生成人形机器人 AI视频计算百度 Sora GPU AI设计华为工具大语言模型 RAG 搜索具身智能字节跳动大型语言模型场景深度学习预测视频生成伟达视觉 Transformer AGI 架构亚马逊神器推荐 Copilot DeepMind 特斯拉应用