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OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
Transformer作者Ashish Vaswani团队重磅LLM研究！简单指令：「Wait，」就能有效激发LLM显式反思，表现堪比直接告知模型存在错误。
AI 也要 007 工作制了！
DeepSeek-R1是近年来推理模型领域的一颗新星，它不仅突破了传统LLM的局限，还开启了全新的研究方向「思维链学」（Thoughtology）。这份长达142页的报告深入剖析了DeepSeek-R1的推理过程，揭示了其推理链的独特结构与优势，为未来推理模型的优化提供了重要启示。
随着3D Gaussian Splatting（3DGS）成为新一代高效三维建模技术，它的自适应特性却悄然埋下了安全隐患。
论文的第一作者是香港中文大学（深圳）数据科学学院三年级博士生徐俊杰龙，指导老师为香港中文大学（深圳）数据科学学院的贺品嘉教授和微软主管研究员何世林博士。贺品嘉老师团队的研究重点是软件工程、LLM for DevOps、大模型安全。
只靠模型尺寸变大已经不行了？大语言模型（LLM）推理需要强化学习（RL）来「加 buff」。
无论你是技术创造者还是使用者，理解这场认知革命都至关重要。我们正在从「AI as tools」向「AI as thinking partners」转变，这不仅改变了技术的能力边界，也改变了我们与技术协作的方式。
近日，上海人工智能实验室（上海 AI 实验室）开源了生成式世界模型 AETHER。该模型全部由合成数据训练而成，不仅在传统重建与生成任务中表现领先，更首次赋予大模型在真实世界中的 3D 空间决策与规划能力，
DeepSeek-R1 展示了强化学习在提升模型推理能力方面的巨大潜力，尤其是在无需人工标注推理过程的设定下，模型可以学习到如何更合理地组织回答。然而，这类模型缺乏对外部数据源的实时访问能力，一旦训练语料中不存在某些关键信息，推理过程往往会因知识缺失而失败。