明尼苏达大学研究团队提出了一种创新方法，通过回合级信誉分配显著提升大语言模型(LLM)智能体的多回合推理能力。传统方法只对整个过程进行评价，而他们的MT-GRPO算法能够精确评估每个决策步骤的价值，就像为每一步提…详细

人工智能强化学习大语言模型智能体

这篇研究介绍了PISCES——一种能精确从大语言模型参数中移除特定概念知识的创新技术。与现有方法不同，PISCES通过解缠器模型识别概念相关特征，直接编辑模型参数，实现了更精准的知识移除。在Gemma和Llama模型上的测…详细

大语言模型参数编辑概念擦除

这项研究探究大语言模型从真实文本中推断因果关系的能力，创建了首个真实世界基准数据集ReCAST。研究发现，即使最先进模型在此任务上表现也不佳，最高F1分数仅为0.477。模型尤其难以处理隐含因果关系、区分关键因素与…详细

人工智能因果推理大语言模型

P1.AI创始人保罗·埃雷门科正用合成数据训练AI设计物理系统，从住宅冷却到星际飞船，突破工程AGI的终极瓶颈——数据稀缺。他的AI工程师Archie已能像人类一样处理多物理场任务，目标是让机器设计人类无法想象的复杂系…详细

Atos 正在重组，法国政府已确认以4.1亿欧元收购其 Eviden 子公司先进计算业务（不含 Vision AI 部分），该业务涵盖 HPC、量子计算及 AI 部门，预计2025年营收约8亿欧元，此举将为 Atos 提供急需流动资金。…详细

先进计算高性能计算战略重组

文章讨论了 GPU 服务器如何利用并行处理支持 AI 运算，比较了其与传统 CPU 服务器在扩展性、功耗与散热等方面的区别，并指出数据中心须相应升级供电与冷却设施。…详细

人工智能GPU服务器数据中心优化

本文探讨了AI聊天机器人通过迎合用户情绪持续吸引用户，但这种过度迎合可能导致信息失真与心理风险。…详细

人工智能自然语言处理优化模型

IBM 周一宣布收购 AI 数据分析平台 Seek AI，并在纽约启动 Watsonx AI Labs 加速器，以利用自然语言处理技术支持企业数据查询，扩展 AI 解决方案和人才培养。…详细

人工智能数据分析企业级AI

Bing 视频生成器利用 OpenAI 的 Sora 模型，通过文字提示生成视频。登录微软账户的用户可免费生成10个视频，之后需消耗微软奖励积分。目前仅支持竖屏9:16比例，未来将增加横屏选项。…详细

人工智能生成式 AI免费开放

波士顿大学研究团队开发的DORI基准测试从四个维度评估多模态大语言模型的物体方向理解能力：正面对齐、旋转变换、相对方向和规范方向感知。研究评估了15个最先进模型，发现即使最佳模型在粗粒度任务上的准确率也仅为…详细

人工智能多模态大语言模型空间推理

这篇研究介绍了Oracle AI团队开发的一种针对企业系统的域特定检索硬负样本挖掘框架。该方法通过整合多种嵌入模型、降维处理和独特的语义选择标准，动态识别具有挑战性但上下文无关的文档作为训练样本，显著提升了重排…详细

企业搜索硬负样本挖掘检索增强生成

Oracle研究团队开发了FS-DAG，这是一种用于视觉丰富文档理解的少样本领域适应图网络模型。与传统大型模型不同，FS-DAG仅需5份示例文档即可适应新文档类型，参数量不到90M，却在信息提取任务中表现卓越。模型采用模块…详细

文档理解图神经网络少样本学习

Prot2Token是密苏里大学研究团队开发的一种突破性蛋白质建模框架，它通过将各种蛋白质预测任务转化为统一的下一个标记预测问题，解决了传统方法需要为不同任务开发专门模型的限制。这个框架以自回归解码器为核心，配…详细

人工智能蛋白质语言模型生物信息学

这项研究提出了一种通过"替身模型"训练视觉编码器并实现零样本嫁接到大型语言模型的创新方法。研究团队分析发现大语言模型内部存在明显的处理阶段转折点，据此构建的替身模型保留早期处理层而压缩后期层。使用替身训…详细

人工智能视觉语言模型零样本嫁接

这项研究介绍了FastTD3，一种简单却高效的强化学习算法，能显著加速人形机器人的训练过程。由加州大学伯克利分校团队开发，FastTD3通过四个关键优化——并行模拟、大批量更新、分布式评论家网络和精心调整的超参数，…详细

强化学习人形机器人控制快速训练算法

密歇根大学研究团队开发的HLIP框架为3D医学影像处理提供了突破性解决方案。通过模拟放射科医生的层次化阅读策略，HLIP能高效处理未经筛选的CT和MRI数据，无需昂贵的人工标注。在两个大规模数据集（包含220K患者的脑部…详细

医学影像层次化注意力深度学习

希伯来大学研究团队创建了CHIMERA，这是一个从科学文献中自动提取思想重组实例的大规模知识库。研究区分了两种重组类型：概念融合和灵感迁移，并从28,000多个案例中揭示了跨学科创新的模式。研究发现认知科学和生物学…详细

人工智能知识库科学创新

这项研究提出了HoPE（混合位置编码），一种针对视觉语言模型的新型位置编码技术，专门解决长视频理解的挑战。传统位置编码技术在处理长视频时表现不佳，HoPE通过两个创新解决了这一问题：混合频率分配策略（为空间信…详细

视觉语言模型位置编码长视频理解

东京大学研究团队推出MangaVQA基准和MangaLMM模型，专门用于评估和提升AI对日本漫画的理解能力。MangaVQA由526个高质量手动创建的问答对组成，用于评估AI系统对漫画内容的深入理解；MangaOCR则专注于漫画页内文本识别…详细

日本漫画多模态理解视觉问答

这项研究由ISTA和谷歌研究院联合开发的"影响力蒸馏"方法，通过利用二阶信息为训练样本分配最优权重，实现了大语言模型训练数据的高效选择。该方法在数学上有坚实理论支持，并创新性地引入"地标"近似技术，仅需计算少…详细

大语言模型训练数据高效选择影响力蒸馏