清华团队:1.5B 模型新基线!用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队:1.5B 模型新基线!用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能如果有人告诉你:不用分阶段做强化学习、不搞课程学习、不动态调参,只用最基础的 RL 配方就能达到小模型数学推理能力 SOTA,你信吗?
如果有人告诉你:不用分阶段做强化学习、不搞课程学习、不动态调参,只用最基础的 RL 配方就能达到小模型数学推理能力 SOTA,你信吗?
近期,阿里巴巴 ROLL 团队(淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队)联合上海交通大学、香港科技大学推出「3A」协同优化框架 ——Async 架构(Asynchronous Training)、Asymmetric PPO(AsyPPO)与 Attention 机制(Attention-based Reasoning Rhythm),
研究团队提出一种简洁且高效的算法 ——SimKO (Simple Pass@K Optimization),显著优化了 pass@K(K=1 及 K>1)性能。同时,团队认为当前的用熵(Entropy)作为指标衡量多样性存在局限:熵无法具体反映概率分布的形态。如图 2(c)所示,两个具有相同熵值的分布,一个可能包含多个峰值,而另一个则可能高度集中于一个峰值。
近年来,基于流匹配的 VLA 模型,特别是 Physical Intelligence 发布的 π0 和 π0.5,已经成为机器人领域备受关注的前沿技术路线。流匹配以极简方式建模多峰分布,能够生成高维且平滑的连续动作序列,在应对复杂操控任务时展现出显著优势。
比Nano Banana更擅长P细节的图像编辑模型来了,还是更懂中文的那种。
在人工智能领域,推理语言模型(RLM)虽然在数学与编程任务中已展现出色性能,但在像医学这样高度依赖专业知识的场景中,一个亟待回答的问题是:复杂的多步推理会帮助模型提升医学问答能力吗?要回答这个问题,需要构建足够高质量的医学推理数据,当前医学推理数据的构建存在以下挑战:
AI健康管理领域的产品层出不穷,功能设计结合大模型甚至Agent也成为当前发展方向。OtterLife,这款AI健康管理产品,将虚拟游戏宠物角色“海獭”融入用户健康习惯养成过程,却在动力略显不足的市场现状下,获得了上线一年用户破百万的亮眼成绩,且用户留存率超过行业平均水平。
厦门大学和腾讯合作的最新论文《FlashWorld: High-quality 3D Scene Generation within Seconds》获得了海内外的广泛关注,在当日 Huggingface Daily Paper 榜单位列第一,并在 X 上获得 AK、Midjourney 创始人、SuperSplat 创始人等 AI 大佬点赞转发。
这两天,Physical Intelligence(PI)联合创始人Chelsea Finn在𝕏上,对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。
今天,北京智源人工智能研究院(BAAI)重磅发布了其多模态系列模型的最新力作 —— 悟界・Emu3.5。这不仅仅是一次常规的模型迭代,Emu3.5 被定义为一个 “多模态世界大模型”(Multimodal World Foudation Model)。