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编辑｜Panda 数学正在迎来 AI 革命。 最近几个月尤为明显。比如，就在前几天，Google DeepMind 新论文宣布其最新系统 AlphaProof Nexus 在一次自主运行中，解决了 3
大语言模型（LLM）的幻觉问题一直是阻碍其在关键领域部署的核心难题。近日，研究人员提出了一种名为行为校准强化学习（Behaviorally Calibrated Reinforcement Learning）的新方法，通过重新设计奖励函数，让模型学会「知之为知之，不知为不知」。
创智、基流、智谱、联通、北航、清华、东南联合打造了高效率、高可靠、高可视的 GPU 集合通信库 VCCL（Venus Collective Communication Library），VCCL 已部署于多个生产环境集群中。
刚刚，Local AI 领域的 Libra 团队发布了一段最新技术演示视频，展示了用户通过自然语言交互直接生成 Agent，并利用本地消费级算力支持 Agent 进行长程 (Long-Horizon) 推理，最终完成复杂任务。
现有多模态大模型在对齐不同模态时面临幻觉和细粒度感知不足等问题，传统偏好学习方法依赖可能不适配的外源数据，存在成本和质量问题。Calibrated Self-Rewarding（CSR）框架通过自我增强学习，利用模型自身输出构造更可靠的偏好数据，结合视觉约束提高学习效率和准确性。