仅需10%思维链标注,等同全量性能!计算所发布推理监督新范式
仅需10%思维链标注,等同全量性能!计算所发布推理监督新范式大语言模型(LLMs)推理能力近年来快速提升,但传统方法依赖大量昂贵的人工标注思维链。中国科学院计算所团队提出新框架PARO,通过让模型学习固定推理模式自动生成思维链,只需大模型标注1/10数据就能达到全量人工标注的性能。这种方法特别适合像金融、审计这样规则清晰的领域,为高效推理监督提供了全新思路。
大语言模型(LLMs)推理能力近年来快速提升,但传统方法依赖大量昂贵的人工标注思维链。中国科学院计算所团队提出新框架PARO,通过让模型学习固定推理模式自动生成思维链,只需大模型标注1/10数据就能达到全量人工标注的性能。这种方法特别适合像金融、审计这样规则清晰的领域,为高效推理监督提供了全新思路。
在当前评测生成式模型代码能力的浪潮中,传统依赖人工编写的算法基准测试集,正日益暴露出可扩展性不足与数据污染严重两大瓶颈。
蚂蚁集团这波操作大圈粉!智东西10月28日报道,10月25日,蚂蚁集团在arXiv上传了一篇技术报告,一股脑将自家2.0系列大模型训练的独家秘籍全盘公开。今年9月至今,蚂蚁集团百灵大模型Ling 2.0系列模型陆续亮相,其万亿参数通用语言模型Ling-1T多项指标位居开源模型的榜首
人眼秒懂,AI抓瞎!网友用光学错觉玩坏大模型,全网百万人围观。
具身智能是近年来非常火概念。一个智能体(比如人)能够在环境中完成感知、理解与决策的闭环,并通过环境反馈不断进入新一轮循环,直至任务完成。这一过程往往依赖多种技能,涵盖了底层视觉对齐,空间感知,到上层决策的不同能力,这些能力便是广义上的具身智能。
近日,在 CNCC2025 大会上,郑波首次公开了淘宝全模态大模型的最新进展,并系统介绍了多模态智能在淘宝 AIGX 技术体系的研究应用。另外,结合 AI 模型技术在淘宝应用中的实践,他认为,「狭义 AGI 很可能在 5-10 年内到来。」
近日,来自普渡大学、德克萨斯大学、新加坡国立大学、摩根士丹利机器学习研究、小红书 hi-lab 的研究者联合提出了一种对离散扩散大语言模型的后训练方法 —— Discrete Diffusion Divergence Instruct (DiDi-Instruct)。经过 DiDi-Instruct 后训练的扩散大语言模型可以以 60 倍的加速超越传统的 GPT 模型和扩散大语言模型。
近日,号称是首个专注于金融市场的 AI 实验室的美国实验室 Nof1 启动了一个将多个 AI 大模型置于真实金融市场中进行自动化交易对决的实验平台。这一项目的名称叫做 Alpha Arena,它是一个
大模型Agent帮你自动操作电脑,理想很丰满,现实却骨感。
如何让一个并不巨大的开源大模型,在面对需要多步检索与复杂逻辑整合的问题时,依然像 “冷静的研究员” 那样先拆解、再查证、后归纳,最后给出可核实的结论?