搜索
一项非常鼓舞人心的发现是：DeepSeek-R1-Zero 通过纯强化学习（RL）实现了「顿悟」。在那个瞬间，模型学会了自我反思等涌现技能，帮助它进行上下文搜索，从而解决复杂的推理问题。
ETH Zurich等机构提出了推理语言模型（RLM）蓝图，超越LLM局限，更接近AGI，有望人人可用o3这类强推理模型。
老婆饼里没有老婆，夫妻肺片里没有夫妻，RLHF 里也没有真正的 RL。在最近的一篇博客中，德克萨斯大学奥斯汀分校助理教授 Atlas Wang 分享了这样一个观点。
在人类的认知中，从单张图像中感知并想象三维世界是一项天然的能力。我们能直观地估算距离、形状，猜想被遮挡区域的几何信息。然而，将这一复杂的认知过程赋予机器却充满挑战。
GPT-4o仅得分64.5，其余模型均未及格！ 全面、细粒度评估模型多模态长文档理解能力的评测集来了～ 名为LongDocURL，集成了长文档理解、数值推理和跨元素定位三个主任务，并包含20个细分子任务。
只需一张图，就能生成高质量、广范围的3D场景！ 泰迪熊、花园、山谷都从平面图片变成了仿佛触手可及的立体物品。
百万真机数据集开源项目AgiBot World，也是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。 该项目由稚晖君具身智能创业项目智元机器人，携手上海AI Lab、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思联合发布。
近年来，视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action, VLA）在诸多机器人任务上取得了显著的进展，但它们仍面临一些关键问题，例如由于仅依赖从成功的执行轨迹中进行行为克隆，导致对新任务的泛化能力较差。
目前关于 RLHF 的 scaling（扩展）潜力研究仍然相对缺乏，尤其是在模型大小、数据组成和推理预算等关键因素上的影响尚未被系统性探索。 针对这一问题，来自清华大学与智谱的研究团队对 RLHF 在 LLM 中的 scaling 性能进行了全面研究，并提出了优化策略。
传统搜索引擎主要基于关键词匹配，通过爬虫爬取网页上的内容并建立索引库，随后根据用户输入的关键词，搜索引擎根据相关性从索引库中返回一排结果展示给用户。