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蚂蚁集团这波操作大圈粉！智东西10月28日报道，10月25日，蚂蚁集团在arXiv上传了一篇技术报告，一股脑将自家2.0系列大模型训练的独家秘籍全盘公开。今年9月至今，蚂蚁集团百灵大模型Ling 2.0系列模型陆续亮相，其万亿参数通用语言模型Ling-1T多项指标位居开源模型的榜首
当AI开始「自己学会学习」，人类的角色正在被重写。DeepMind最新研究DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则——无需人类设计算法。它在Atari基准中击败MuZero，在从未见过的游戏中依旧稳定高效。
当强大的多模态大语言模型应用于地球科学研究时，它面临着无法忽视的 「阿克琉斯之踵」
近期，DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路，然而它主要研究的是通过模型的OCR能力，用图片压缩文档。
人眼秒懂，AI抓瞎！网友用光学错觉玩坏大模型，全网百万人围观。
能看懂相机参数，并且生成相应视角图片的多模态模型来了。
具身智能是近年来非常火概念。一个智能体（比如人）能够在环境中完成感知、理解与决策的闭环，并通过环境反馈不断进入新一轮循环，直至任务完成。这一过程往往依赖多种技能，涵盖了底层视觉对齐，空间感知，到上层决策的不同能力，这些能力便是广义上的具身智能。
刚刚，不发论文、爱发博客的 Thinking Machines Lab （以下简称 TML）再次更新，发布了一篇题为《在策略蒸馏》的博客。在策略蒸馏（on-policy distillation）是一种将强化学习 (RL) 的纠错相关性与 SFT 的奖励密度相结合的训练方法。在将其用于数学推理和内部聊天助手时，TML 发现在策略蒸馏可以极低的成本超越其他方法。
预训练的核心是推动损失函数下降，这是我们一直追求的唯一目标。
近日，来自普渡大学、德克萨斯大学、新加坡国立大学、摩根士丹利机器学习研究、小红书 hi-lab 的研究者联合提出了一种对离散扩散大语言模型的后训练方法 —— Discrete Diffusion Divergence Instruct (DiDi-Instruct)。经过 DiDi-Instruct 后训练的扩散大语言模型可以以 60 倍的加速超越传统的 GPT 模型和扩散大语言模型。