这项由加拿大Vector研究所领导的研究提出了"模型免疫"概念，通过让AI模型在训练过程中接触已标记的虚假信息，增强其辨别和拒绝类似虚假内容的能力。类比人类疫苗接种原理，研究者在微调阶段向模型注入约5-10%的已标记…详细

人工智能模型免疫技术虚假信息防御

DeepResearchGym是一个创新的开源评估框架，专为深度研究系统设计，旨在解决当前依赖商业搜索API带来的透明度和可重复性挑战。该系统由卡内基梅隆大学研究团队开发，结合了基于ClueWeb22和FineWeb大型网络语料库的可…详细

人工智能深度研究系统信息检索评估框架

这项研究介绍了FinTagging，首个面向大型语言模型的全面财务信息提取与结构化基准测试。不同于传统方法，它将XBRL标记分解为数值识别和概念链接两个子任务，能同时处理文本和表格数据。在零样本测试中，DeepSeek-V3和…详细

金融信息提取大语言模型XBRL标记

这项研究介绍了SweEval，一个新型基准测试，用于评估大型语言模型在企业环境中处理脏话的能力。研究团队从Oracle AI等多家机构的专家创建了一个包含八种语言的测试集，模拟不同语调和上下文的真实场景。实验结果显示…详细

人工智能安全多语言自然语言处理企业AI应用

这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法，可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性，限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案…详细

人工智能强化学习大型语言模型

这项研究提出了"思想家"（Thinker）任务，一种受人类双重加工理论启发的新型AI训练方法。研究者将问答过程分解为四个阶段：快速思考（严格预算下给出初步答案）、验证（评估初步答案）、慢速思考（深入分析修正错误）…详细

人工智能强化学习认知模型

这项由ELLIS研究所和马克斯·普朗克智能系统研究所的科学家进行的研究，揭示了大语言模型安全测试的根本规律：越狱攻击成功率由攻击者与目标模型间的能力差距决定。通过评估500多个攻击者-目标组合，研究团队发现：更…详细

人工智能安全能力缩放规律语言模型测试

华中科技大学和香港中文大学研究团队提出SATORI-R1，一种通过空间定位和可验证奖励增强多模态推理的新方法。该方法将视觉问答任务分解为图像描述、区域定位和答案预测三个可验证阶段，解决了自由形式推理中注意力分散…详细

多模态推理视觉问答强化学习

这项由浙江大学和香港大学联合研究的PH-Reg方法解决了视觉Transformer模型中的"异常令牌"问题，这些异常会干扰模型对图像细节的准确理解。研究团队提出了一种不需要完全重新训练的自蒸馏方法，通过添加"寄存器令牌"来…详细

计算机视觉自蒸馏技术密集特征表示

ServiceNow研究团队开发了一种名为RLRF的新方法，通过强化学习显著提升了AI生成矢量图形(SVG)的质量。与传统方法不同，RLRF让AI能够"看到"自己生成的SVG代码渲染后的效果，并据此获得反馈。研究表明，这种方法不仅提…详细

人工智能矢量图形生成强化学习

香港中文大学与华为诺亚方舟实验室合作开发了PreMoe框架，解决了大型混合专家模型(MoE)在内存受限设备上的部署难题。研究团队发现MoE模型中的专家表现出明显的任务专业化特征，据此提出了概率专家精简(PEP)和任务自适…详细

人工智能混合专家模型内存优化

SCIENCEBOARD是一项开创性研究，旨在评估多模态自主智能体在真实科学工作流中的表现。研究团队构建了一个包含169个高质量任务的基准测试，涵盖生物化学、天文学等六个科学领域，并开发了一个真实环境让智能体通过CLI…详细

人工智能科学工作流多模态智能体

帝国理工学院的研究团队开发了AlphaMed，这是首个仅通过极简规则强化学习就能培养医疗推理能力的AI模型，无需依赖传统的思维链示范数据。通过分析数据信息丰富度和难度分布的影响，研究发现高信息量的医疗问答数据是…详细

医疗AI强化学习推理能力

Alita是一种新型通用AI代理系统，采用极简设计理念，以"最小预定义，最大自我进化"为原则构建。由普林斯顿大学等多家机构研究团队开发的Alita，只配备一个核心能力和少量通用模块，能自主创建所需工具并重用为模型上…详细

人工智能通用代理大语言模型

BiomedSQL是由NIH和DataTecnica团队开发的首个生物医学文本转SQL基准，专门评估大型语言模型在生物医学知识库查询中的科学推理能力。这项创新研究构建了一个包含68,000个问题-SQL-答案三元组的数据集，基于整合了基因…详细

自然语言处理大型语言模型生物医学数据库

清华大学与阿里巴巴通义实验室合作研发了EXTAGENTS，一个创新的多智能体框架，解决了大语言模型处理超大规模外部知识的限制问题。该研究通过全局知识同步和知识累积推理两大创新组件，使模型能够有效整合远超其上下文…详细

人工智能多智能体系统大语言模型扩展

这项研究介绍了Ankh3，一种创新的蛋白质语言模型，通过多任务预训练策略显著提升了模型性能。研究者采用两种互补任务：多掩码概率的掩码语言建模和蛋白质序列补全，使模型仅从蛋白质序列就能学到更丰富的表示。实验表…详细

蛋白质语言模型多任务预训练生物信息学