GPT-6要「活」了?MIT新作曝光,AI「自进化」不远了
GPT-6要「活」了?MIT新作曝光,AI「自进化」不远了麻省理工学院最新研究预示着人类距离能够自主学习的AI又迈出了关键一步。该研究推出了一种全新的自适应大模型框架「SEAL」,让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。
麻省理工学院最新研究预示着人类距离能够自主学习的AI又迈出了关键一步。该研究推出了一种全新的自适应大模型框架「SEAL」,让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。
在「具身智能」与「世界模型」成为新一轮 AI 竞赛关键词的当下,来自北京人形机器人创新中心、北京大学多媒体信息处理国家重点实验室、香港科技大学的中国团队开源了全新的世界模型架构。
中科院的这篇工作解决了“深度搜索智能体”(deep search agents),两个实打实的工程痛点,一个是问题本身不够难导致模型不必真正思考,另一个是上下文被工具长文本迅速挤爆导致过程提前夭折,研究者直面挑战,从数据和系统两端同时重塑训练与推理流程,让复杂推理既有用又能跑得起来。
在代码层面,大语言模型已经能够写出正确而优雅的程序。但在机器学习工程场景中,它离真正“打赢比赛”仍有不小差距。
在训练多轮 LLM Agent 时(如需要 30 + 步交互才能完成单个任务的场景),研究者遇到了一个严重的训练不稳定问题:标准的强化学习方法(PPO/GRPO)在稀疏奖励环境下表现出剧烈的熵值震荡,导致训练曲线几乎不收敛。
本文介绍了一种用高数据效率强化学习算法 SAC 训练流策略的新方案,可以端到端优化真实的流策略,而无需采用替代目标或者策略蒸馏。SAC FLow 的核心思想是把流策略视作一个 residual RNN,再用 GRU 门控和 Transformer Decoder 两套速度参数化。
AutoGame 创始人张昊阳离开腾讯后,带领团队打造的 AI 游戏《麦琪的花园》在 Steam 零推广登上新品榜 Top50,一个月积累超 5000 愿望单。通过自研 GameGPT 多智能体框架和大模型架构,他们让普通玩家能“一句话生成 NPC、任务与道具”,将 UGC 创作门槛降至短视频级别,把传统“金字塔型”内容生态变为“十字型”社交表达平台。
2 天前,国内最大的 AI 多模态模型社区之一的 LiblibAI 进行了一次大升级,正式推出了 2.0 版本。对许多创作者而言,这个平台并不陌生,LiblibAI 一直是国内开源绘画与 LoRA 文化的重要发源地,也常被称为中国版的 CivitAI (大家常说的 C 站)。
针对「大模型推理速度慢,生成token高延迟」的难题,莫纳什、北航、浙大等提出R-Stitch框架,通过大小模型动态协作,衡量任务风险后灵活选择:简单任务用小模型,关键部分用大模型。实验显示推理速度提升最高4倍,同时保证高准确率。
AI拍长视频不再是难事!LongLive通过实时交互生成流畅画面,解决了传统方法的卡顿、不连贯等痛点,让普通人都能轻松拍大片。无论是15秒短片还是240秒长片,画面连贯、节奏流畅,让创作变得像打字一样简单。