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分类:学术科研覆盖:仅收录已发现链接或部分历史文章最近成功:2026-11-06 06:09文章数:73

拟合接近满分,外推却会跑偏:Meta 给缩放律加了一个指数

训练大模型前,团队往往先用一批小模型估算“大模型该做多大、数据该喂多少”。但常用的 Chinchilla 缩放律虽然在已知区域拟合接近满分,一到模型和数据极不平衡的昂贵边界,预测就会系统跑偏。Meta

2026-08-13 00:05 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

从 RLVR 到 RLSVR:开放式任务如何获得可核验奖励

写作、摘要这类开放任务没有标准答案,强化学习很难拿到便宜、可靠的奖励。COLM 2026 论文提出 RLSVR,并设计 SpyRL:让五个模型玩一局信息不对称的“谁是卧底”,用预设身份和投票结果生成可

2026-08-12 00:24 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

35B模型科研能力超过 1T 级 DeepSeek V4 Pro:BigBang 跑通RSI数据闭环

当大模型逐渐接近人类专家水平,一个新的瓶颈正在浮现:下一批真正能够推动模型继续进步的训练任务,应该由谁来创造?过去,大模型能力提升高度依赖人类生产的数据。研究人员设计问题、编写答案、检查结果,再将这些

2026-08-10 00:11 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

做过十遍还要从头摸索?Agent 的记忆终于开始长成技能

长期运行的 Agent 已经会保存记忆,却常常只把历史轨迹重新塞回上下文,下一次仍要从头推理。MemTensor 等机构提出无需训练基础模型的 MSCE 框架:它把经验分成轨迹证据、程序策略和环境认知

2026-07-27 21:03 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

深圳线下报名 | 具身智能:前沿、技术与创业

6 月 27 日,NICE 将联合飞拓星驰、深圳科创学院,在深圳南山举办一场具身智能线下分享。这一次,我们想把学术界、产业界和创业一线的朋友聚在一起,聊聊具身智能从论文、demo 走向真实场景的关键问

2026-06-25 00:31 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

ACL 2026 | 推理资源的帕累托改进:E-GRM高效奖励建模技术深度拆解

生成式奖励模型(GRM)在赋予大语言模型推理能力的同时也带来了巨大的计算负担。本文深度解析ACL 2026上由腾讯混元与新南威尔士大学提出的E-GRM(高效生成式奖励模型)框架,系统阐述其如何通过动态

2026-06-20 17:05 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

如何用 Agent 全面重构你的科研全流程?

别再只把AI当聊天工具了,这才是它在科研里的真正实力!累计培训科研人员 20000+,线下实战经验 300+ 场,覆盖高校 100+ 所。本课程是国内首批专为科研人员设计的AI智能体深度实战课程,系

2026-06-16 09:00 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

UXBench:从"能力"到"体验"的评测

能力决定下限,体验决定成败。论文:https://arxiv.org/abs/2606.09570Leaderboard:https://mengze-hong.github.io/UXBench/代

2026-06-14 17:29 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

【第四届(2026)上海计算机视觉大会】 大会日程发布

上海计算机视觉大会是由上海市计算机学会计算机视觉专业委员会发起的人工智能领域高水平学术会议。大会前三届已先后在上海海事大学、上海交通大学、复旦大学/上海创智学院成功举办,受到国内计算机视觉与人工智能领

2026-06-12 17:34 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

突破分词器边界:面向跨模型家族的 On-Policy Distillation

过去一年的大模型后训练圈,OPD(On-Policy Distillation)正在变成一个绕不开的关键词。它的做法很符合直觉:不要只让学生模型去模仿老师写好的标准答案,而是让学生自己先做一遍题,然后

2026-06-12 17:34 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

B站硬核UP主沐神回来了:未来10年最好的方向

李沐,何许人也。亚马逊资深首席科学家 BosonAI联合创始人卡内基梅隆大学(CMU)机器学习博士前百度首席架构师、百度高级研究员MXNet深度学习框架主要贡献者之一全球百所高校选用教材《动手学深度

2026-06-11 13:05 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

见微知著:LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述

研究背景与贡献none !importantRubric 的概念最初源于教育评估和心理测量学。在传统的教育测试中,引入评分标准的主要目的是为了减少对“整体评分”的依赖,避免“光环效应”等认知偏差的影响

2026-05-27 21:29 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容

桌面 Agent 的下一步:不是会操作,而是会调度工具

想象一个桌面 Agent 正在替你整理表格、配置浏览器、修改 VS Code workspace。它既能像人一样点击界面,也能直接调用工具完成结构化操作。这听起来像是一个更强的 Agent:看到按钮就

2026-05-25 16:51 · 摘要已收录,可打开文章获取原文内容