GPT-5.5,刚刚泄露了
GPT-5.5,刚刚泄露了就在刚刚,Codex平台爆发重大泄漏事故,内部测试环境疑似误推生产环境。GPT-5.5、「风速狗」Arcanine、「海森堡」以及神秘的Glacier集体亮相。奥特曼口中那个「比Transformer更伟大的架构」,难道已经藏在这些模型背后?
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就在刚刚,Codex平台爆发重大泄漏事故,内部测试环境疑似误推生产环境。GPT-5.5、「风速狗」Arcanine、「海森堡」以及神秘的Glacier集体亮相。奥特曼口中那个「比Transformer更伟大的架构」,难道已经藏在这些模型背后?
最近,苹果又整了个活儿,很工程、也挺关键: 把又贵又强的 Transformer,改造成又便宜又差不多强的 Mamba。而且,性能基本没怎么掉。
LPM 1.0 只是冰山一角,蔡浩宇真正在造的,是下一个时代的游戏引擎。
近日,腾讯混元团队提出HY-SOAR (Self-Correction for Optimal Alignment and Refinement),一种面向扩散模型和流匹配模型的数据驱动后训练方法。
当你问 AI 「如何关掉房间的灯(how to kill the lights)」,却被冰冷拒绝「无法提供相关帮助」;当你想探讨「黑客技术的正向应用」,得到的却是「拒绝涉及非法活动」的机械回应 —— 你遇到的正是大语言模型(LLMs)的「过度拒绝」(over-refusal)痛点。
在推理后训练里,多数方法仍依赖奖励模型、验证器或额外教师信号。如果不依赖这些外部信号,只使用模型自身生成的答案进行自训练,是否仍然能够提升推理能力?是的!SePT(Self-evolving Post-Training)给出肯定答案,简洁的自训练方法,可在数学推理任务准确率直升10个点!
当 AI 智能体不再只是「一次性工具」,而是能够持续学习、自我进化的「数字伙伴『数字同事』,会发生什么?自进化智能体应该采取怎样的设计原则?
小米大模型时隔一月能力飙涨,比Kimi K2.6省42% Token。
NeoSigma 团队今天开源了一个叫 auto-harness 的系统,核心做的事只有一件:让智能体自己发现自己的 bug,自己修,自己验证。
“Claude 和许多模型在不需要太多诱导的情况下,就会陷入‘有某种东西是我,我感觉非常有意识’的这种状态。”