本文將介紹DuPO——這一突破性AI框架可使大語言模型（LLM）實現自我驗證與優化，無需高昂的人工標注。我們將探討其“廣義對偶性”如何解決數學、翻譯等不可逆任務，并助力模型實現最先進性能。當前人工智能正處于關鍵節點。大語言模型（LLM）已展現出驚人的能力，但其發展卻受制于一個顯著且常被忽視的瓶頸：對反饋的持續依賴。目前主流的技術范式——基于人類反饋的強化學習（RLHF），是GPT4、Claude3等模型背后的核心驅動力。...

DeepSeekV3、Qwen3和KimiK2等模型已經證明，擴大模型規模和計算資源是提升性能的有效途徑。然而，隨著模型規模的不斷增長，計算效率和資源利用成為了亟待解決的關鍵問題。今天，我們將深入解析美團LongCat團隊最新發布的LongCatFlash模型，這個擁有5600億參數的MixtureofExperts(MoE)語言模型如何在保證強大性能的同時，實現計算效率的突破性提升。技術背景：大型語言模型的效率挑戰近年來，大型語言模型的發展呈現出"越大越好"...

圖片引言：具身智能與大模型的完美結合具身智能（EmbodiedAI）旨在開發具有物理形態的智能系統，使其能夠在真實環境中感知、決策、行動和學習。這一領域被認為是通往通用人工智能（AGI）的有希望之路。盡管經過數十年的探索，但要使智能體在開放動態環境中實現人類水平的智能，以執行通用任務，仍然是一個巨大的挑戰。近年來，大模型的突破性進展徹底改變了具身智能領域，通過增強感知、交互、規劃和學習能力，為通用智能體奠定...

多模態學習一直是研究熱點，它通過整合來自不同模態的信息來提升模型性能。然而，在實際應用中，多模態學習常常面臨一個棘手的問題——模態不平衡，導致模型過度依賴主導模態而忽視其他模態，限制了整體效果。一、技術背景：多模態學習的挑戰多模態學習旨在通過統一不同模態的模型來增強性能。在現實世界中，對象通常可以通過多種模態來表征。例如，在動作識別任務中，可以整合視頻、音頻和運動傳感器數據來識別人類動作；在文...

傳統的文檔分塊方法（如固定大小或滑動窗口方法）存在幾個根本性局限：它們常常會破壞連貫內容，如多頁表格、分步流程以及塊邊界間的交叉引用關系。純文本提取完全忽略了關鍵的視覺信息（圖表、文檔布局），而這些對于理解至關重要。由于跨頁邊界的語義關系未被保留，會導致上下文不完整。文檔內的邏輯流程和依賴關系（包括嵌套章節和流程序列）通常會丟失，從而影響檢索增強生成（RAG）系統。問題表述傳統方法：對于一個有n頁...

山姆·奧特曼一直在大肆宣稱GPT5具備博士級智能，如今初步跡象已經顯現。一位推特用戶稱，GPT5展示了一些前所未見的新數學內容，互聯網上找不到相關信息，且它能用新的數學算法和方法給出正確證明。實際情況是怎樣的“塞巴斯蒂安·布貝克是微軟的正統數學家，他給GPT5Pro出了一道凸優化領域的題目。這不是教科書上的題，也不在arXiv學術預印本平臺上，不是自動補全的內容，而是一道開放性難題。具體來說：任務是改進優化領域中...

Transformer架構從根本上改變了人工智能的格局。從支撐大型語言模型（LLMs）的對話能力到實現實時語言翻譯，Transformer已成為現代自然語言處理（NLP）應用的核心。然而，其成功背后伴隨著巨大的代價：訓練和部署往往需要超大規模數據中心的計算和內存資源。這種計算需求給人工智能發展帶來了巨大的經濟壓力。雖然科技巨頭能夠承擔大規模GPU集群的成本，但小型組織和獨立研究人員往往難以跟上步伐。因此，提高Transformer模型的...

2025年8月5日，OpenAI取得新突破，發布了兩款基于Apache2.0許可的開放權重推理模型——GPTOSS120B和GPTOSS20B。這些模型將以往只能通過API獲取的強大功能賦予了開發者、研究人員和企業，便于他們進行微調、自主部署和擴展。什么是GPTOSS？WhatisGPTOSSGPTOSS（生成式預訓練Transformer開源軟件，GenerativePretrainedTransformerOpenSourceSoftware）是OpenAI于2025年8月5日根據Apache2.0許可發布的一系列開放權重語言模型。此...

向量數據庫如何為檢索增強生成（RAG）高效匹配數據包含4個層級和30個文檔的HNSW圖檢索增強生成（RAG）是向大型語言模型（LLMs）添加外部知識的重要工具。幾乎每個RAG系統都包含一個向量數據庫來執行語義搜索。在這種搜索方式中，存儲在向量數據庫中的文檔嵌入會與用戶的查詢嵌入進行比較。一個基本的RAG設置包括一個嵌入模型、一個向量數據庫和一個大型語言模型。向量數據庫用于找到與查詢最匹配的前K個文檔在實際應用中，將一...

在AI大模型領域，如何高效處理文本數據始終是核心挑戰。傳統分詞方法受限于靜態詞匯表和固定粒度，難以應對低資源語言或復雜語義場景。例如，在面對像東南亞語言或非洲本地語言這類缺乏大規模標注數據的語言時，傳統方法往往無法有效提取語義信息。此外，當文本中出現新詞、網絡用語或專業術語時，傳統模型也容易出現斷詞錯誤，從而影響整體建模效果。近日，Meta（原Facebook）研究團隊開源了一種革命性架構——AUNet，通過引入...

論文標題：YourLLMKnowstheFuture:UncoveringItsMultiTokenPredictionPotential論文鏈接：https:www.alphaxiv.orgabs2507.11851大型語言模型（LLM）自誕生以來，一直遵循著嚴格的自回歸生成模式——每次只能生成一個token，然后將這個token作為上下文繼續生成下一個。這種模式雖然保證了生成文本的連貫性，卻也成為了制約推理速度的瓶頸。在2025年7月發布的論文《YourLLMKnowstheFuture》中，蘋果研究團隊提出了一種革命性的方...

引言大型語言模型（LLMs）徹底革新了自然語言處理領域，但其對靜態內部知識的依賴，在事實準確性和時效性方面暴露出根本性局限。檢索增強生成（RAG）作為一種強大的范式應運而生，它構建了一種混合架構，將模型輸出動態錨定于外部可驗證信息。本文將深入探討RAG框架的核心機制——從檢索器與生成器組件到參數化記憶與非參數化記憶的關鍵區別，揭示其在知識密集型應用中實現前沿性能的奧秘。一、深入解析檢索增強生成（RAG）RAG...

6月18日凌晨，微軟研究院發布三篇突破性論文，正式公開rStarMath、LIPS、CPL三大算法，直擊大語言模型（LLM）的核心痛點——數學推理與邏輯鏈能力不足。這些算法不僅適用于百億參數大模型，也能顯著提升小模型的推理性能，被業界稱為“推理增強三件套”。一、rStarMath：用蒙特卡洛樹搜索實現“深度思考”核心思想：將蒙特卡洛樹搜索（MCTS）與代碼驗證結合，讓大模型像人類一樣“反復推演再下結論”。技術亮點：代碼增強的思維...

在人工智能從單一模型走向復雜協作的時代，多代理系統（MAS）正成為破解高難度任務的關鍵鑰匙。本文聚焦從理論到代碼的全流程實踐，深度解析如何通過模塊化設計讓多個智能體協同完成復雜目標。你將學會：三大核心組件（模型選型、工具集成、指令配置）如何支撐代理邏輯；兩種經典架構模式（Supervisor集中管理與Swarm分布式協作）的適用場景與代碼實現；消息流轉、層級管理、流式輸出等工程化細節的落地技巧；隱藏挑戰與行業標...

了解位置編碼背后的數學原理和直覺Transformer是一種深度學習架構，它利用注意力機制來學習數據元素之間的關系。它由一個編碼器和一個解碼器組成，與傳統的循環神經網絡（RNN）或卷積神經網絡（CNN）不同，它可以并行處理輸入序列，而不依賴于順序處理。Transformer模型的一個重要組成部分是位置編碼。這種方法能夠將位置信息添加到詞嵌入中，使模型能夠理解序列中單詞的順序。這一點至關重要，因為默認情況下，Transformer是并...

Qwen3TechnicalReport本文介紹了最新的Qwen模型家族——Qwen3，它是一個大型語言模型系列，旨在提高性能、效率和多語言能力。該系列包括密集架構和混合專家（MoE）架構的模型，參數規模從0.6到235億不等。Qwen3的創新之處在于將思考模式（用于復雜、多步推理）和非思考模式（用于快速、基于上下文的響應）整合到一個統一框架中，消除了切換不同模型的需求，并可以根據用戶查詢或聊天模板動態切換模式。此外，Qwen3引入了思考預...

本文介紹了一種新的統一多模態鏈式思維獎勵模型，該模型通過強化微調方法實現了對復雜推理過程的學習和激勵。傳統的獎勵模型通常只能提供直接響應或淺層推理，而新提出的模型能夠進行多層次、逐步的長鏈推理，從而提高了獎勵信號的準確性和可靠性。該模型采用了探索驅動的強化微調方法，首先利用小規模圖像生成偏好數據來學習GPT4o的推理過程，并將其用于模型的冷啟動；然后利用模型的先驗知識和泛化能力，準備大規模的統一多模...

論文DoesReinforcementLearningReallyIncentivizeReasoningCapacityinLLMsBeyondtheBaseModel2504.13837TL;DR:雖然強化學習（RL）訓練的模型在較小的k值（例如，k1）下優于其基本模型，但基本模型可以在較大的k值下獲得與RL對應物相比的可比甚至更高的passk分數。進一步分析表明，RL訓練模型生成的推理路徑已經包含在基礎模型的抽樣分布中，表明RL訓練模型中表現出的大部分推理能力已經由基礎模型獲得。RL訓練通過將模型的輸出...

在學術寫作中，精準引用與優質文本生成至關重要，現有檢索增強生成系統卻難以滿足需求。今天為大家帶來一篇研究成果介紹，文中提出的ScholarCopilot框架，能訓練大語言模型助力學術寫作。它表現如何？又有哪些創新？快來一探究竟。參考文獻article{wang2024scholarcopilot,title{ScholarCopilot:TrainingLargeLanguageModelsforAcademicWritingwithAccurateCitations},author{Wang,YuboandMa,XueguangandNie,PingandZeng,Huayea...

一、引言在人工智能領域，代理是一類借助大語言模型（LLM）來決定應用程序控制流的系統。隨著開發的推進，這類系統往往會變得愈發復雜，給管理和擴展帶來諸多難題。比如，你可能會遭遇以下狀況：工具選擇困境：代理可調用的工具繁多，導致在決策下一步使用哪個工具時表現欠佳。上下文管理難題：上下文信息過于繁雜，單個代理難以有效追蹤和處理。專業領域需求多樣：系統內需要涵蓋多個專業領域，像規劃師、研究員、數學專家等角...