近日，北京大学王选计算机研究所周嘉欢团队在人工智能重要国际期刊 IEEE TPAMI 发布了一项最新的研究成果：LSTKC++ 。
Skywork-Reward-V2全新发布！巧妙构建超高质量的千万级人类偏好样本，刷新七大评测基准SOTA表现。8款模型覆盖6亿至80亿参数，小体积也能媲美大模型性能。
这个AI让打工人「磕头」致谢。 前段时间，我们报道了 5 款大模型参加了今年山东高考的事儿，为了弄清楚各大模型在 9 个科目中的具体表现，我们对着测评明细表挨个儿分析，搞得狼狈又崩溃。要是哪个 AI 能一键分析表格，我当场就能给它磕一个。
vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
MLA-Trust 是首个针对图形用户界面（GUI）环境下多模态大模型智能体（MLAs）的可信度评测框架。该研究构建了涵盖真实性、可控性、安全性与隐私性四个核心维度的评估体系，精心设计了 34 项高风险交互任务，横跨网页端与移动端双重测试平台，对 13 个当前最先进的商用及开源多模态大语言模型智能体进行深度评估，系统性揭示了 MLAs 从静态推理向动态交互转换过程中所产生的可信度风险。
近年来，基于智能体的强化学习（Agent + RL）与智能体优化（Agent Optimization）在学术界引发了广泛关注。然而，实现具备工具调用能力的端到端智能体训练，首要瓶颈在于高质量任务数据的极度稀缺。
你肯定见过大模型在解题时「装模作样」地输出：「Hmm…」、「Wait, let me think」、「Therefore…」这些看似「人类化」的思考词。
大语言模型（LLM）以生成能力强而著称，但如何能让它「听话」，是一门很深的学问。 基于人类反馈的强化学习（RLHF）就是用来解决这个问题的，其中的奖励模型 （Reward Model, RM）扮演着重要的裁判作用，它专门负责给 LLM 生成的内容打分，告诉模型什么是好，什么是不好，可以保证大模型的「三观」正确。
没等来 DeepSeek 官方的 R2，却迎来了一个速度更快、性能不弱于 R1 的「野生」变体！这两天，一个名为「DeepSeek R1T2」的模型火了！这个模型的速度比 R1-0528 快 200%，比 R1 快 20%。除了速度上的显著优势，它在 GPQA Diamond（专家级推理能力问答基准）和 AIME 24（数学推理基准）上的表现均优于 R1，但未达到 R1-0528 的水平。
DeepSeek-R2，终于要来了？大模型竞技场秘密上线了一个叫steve的神秘模型，在对话中透露自己来自DeepSeek。不过，网友们并不满足于知道steve的厂商，开始讨论起了steve的具体身份。
