
阿里开源长文本深度思考模型!渐进式强化学习破解长文本训练难题,登HuggingFace热榜
阿里开源长文本深度思考模型!渐进式强化学习破解长文本训练难题,登HuggingFace热榜推理大模型开卷新方向,阿里开源长文本深度思考模型QwenLong-L1,登上HuggingFace今日热门论文第二。
推理大模型开卷新方向,阿里开源长文本深度思考模型QwenLong-L1,登上HuggingFace今日热门论文第二。
随着Gemini、GPT-4o等商业大模型把基于文本的图像编辑这一任务再次推向高峰,获取更高质量的编辑数据用于训练、以及训练更大参数量的模型似乎成了提高图像编辑性能的唯一出路。然而浙大哈佛这个团队却反其道而行之,仅用以往工作0.1%的数据量(获取自公开数据集)和1%的训练参数,以极低成本实现了图像的高质量编辑,在一些方面媲美甚至超越商业大模型!
就在刚刚,DeepSeek 在全球最大 AI 开源社区 Hugging Face 发布了一个名为 DeepSeek-Prover-V2-671B 的新模型。
本文提出 LUFFY 强化学习方法,一种结合离线专家示范与在线强化学习的推理训练范式,打破了“模仿学习只学不练、强化学习只练不学”的传统壁垒。LUFFY 通过将高质量专家示范制定为一种离策略指引,并引入混合策略优化与策略塑形机制,稳定地实现了在保持探索能力的同时高效吸收强者经验。
刚出道的 HiDream-I1,拿下了 Hugging Face 趋势榜第二(图像榜第一),Artificial Analysis 文生图第二,排在Midjourney、Google Imagen、FLUX、SDXL 之前,仅次于 GPT-4o 。
近日,阿里通义实验室推出了全新数字人视频生成大模型 OmniTalker,只需上传一段参考视频,不仅能学会视频中人物的表情和声音,还能模仿说话风格。相比传统的数字人生产流程,该方法能够有效降低制作成本,提高生成内容的真实感和互动体验,满足更广泛的应用需求。目前该项目已在魔搭社区、HuggingFace 开放体验入口,并提供了十多个模板,所有人可以直接免费使用。
尽管这些论文的结论统统指向了强化学习带来的显著性能提升,但来自图宾根大学和剑桥大学的研究者发现,强化学习导致的许多「改进」可能只是噪音。「受推理领域越来越多不一致的经验说法的推动,我们对推理基准的现状进行了严格的调查,特别关注了数学推理领域评估算法进展最广泛使用的测试平台之一 HuggingFaceH4,2024;AI - MO。」
CAMEL-AI 团队在 Manus 上线后 1 天内推出的 OWL 就是其中最具代表性的一个,项目实测成绩达到开源界 GAIA 性能天花板,达到了 58.18%,超越 Huggingface 提出的 Open Deep Research 55.15% 的表现。
今天,百图生科宣布开源其领先的xTrimo V2中的蛋白质语言模型xTrimoPGLM,7个不同参数量的模型均已发布在huggingface和github,供全球用户自由获取和使用。xTrimoPGLM是全球首个千亿参数的蛋白质语言模型,性能超越了ESM-2、ProGen2等此前业界领先的蛋白质模型,并在药物分子设计和优化、抗体工程与疫苗开发、酶工程和生物催化剂设计等领域展现出广泛应用前景。
Hugging Face的Open R1重磅升级,7B击败Claude 3.7 Sonnet等一众前沿模型。凭借CodeForces-CoTs数据集的10万高质量样本、IOI难题的严苛测试,以及模拟真实竞赛的提交策略优化,这款模型展现了惊艳的性能。