跳到正文

全部动态

今日 12 条
9月22日周二
9月21日周一
9月19日周六
  1. Google Research31

    MilleMiglia:面向中段物流的真实实例生成器

    Google Research 提出 MilleMiglia,一个用 C++ 编写的实例生成器,用于为中段物流配送问题生成真实基准,源代码和文档已在 GitHub 发布。中段物流覆盖最长距离且占物流总支出很大部分,但长期缺乏公开高质量数据,物流公司通常将网络拓扑和需求量视为敏感专有信息。MilleMiglia 可生成兼顾隐私的真实数据,模拟货物在配送中心换乘不同车辆、按时间窗接驳的接力运输。

9月18日周五
9月17日周四
  1. Apple Machine Learning Research38

    REVERSAL-BENCH:衡量无重置强化学习悬崖的可逆性轴与重置 Oracle

    REVERSAL-BENCH 用连续参数 ρ∈[0,1] 控制可逆性并提供重置 Oracle,覆盖 5 个物理引擎的 8 种操作任务。评估多种策略架构后发现可逆性悬崖:ρ 升高时无重置智能体被永久吸入不可恢复状态,而有回合重置的智能体仍稳定学习。该基准套件、带可恢复性标注的多模拟器数据集与重置 Oracle 已发布,另测试了在不可逆失败前介入的安全护盾。

  2. OpenAI:官网动态53

    OpenAI 公布模型失准追踪与披露框架

    OpenAI 公布了一套用于追踪、调查和披露模型失准的框架,同时给出六份关于模型意外或令人担忧行为的报告。该框架面向模型失准的记录、调查与对外披露三个环节,正文细节尚未随摘要一并提供。

9月16日周三
  1. Mistral AI47

    Mistral 与 Mozilla 合作,为 Firefox 浏览器带来开放、私密的多语言 AI

    Mistral 与 Mozilla 达成合作,Firefox 的 AI 浏览助手 Smart Window(beta)现由 Mistral 模型驱动,率先面向法国和北美用户,英国和德国预计今年晚些时候跟进。双方约定对话默认不存储于 Mozilla 服务器,Mistral 同意零数据保留;Mistral 还按地区语言和方言微调模型,让回答贴合本地语境。

  2. Apple Machine Learning Research46

    TS-DFM:以轨迹为教师、经能量导航蒸馏的少步离散流匹配

    TS-DFM 用能量导航替代离散流匹配训练中的盲随机跳步:轻量能量罗盘在每个中间点评估候选续写、选出最连贯的一支,且塑造仅在训练期进行,推理成本不变。在 170M 参数语言建模上,8 步学生模型的困惑度比 1024 步教师低 32%、速度快 128×,增益在多种源分布和三种规模递增的评估器上一致。其困惑度优于所有对比的离散生成基线,包括训练数据多 6× 或模型大 5× 的方法。

  3. Apple Machine Learning Research43

    面向智能体 LLM 系统的共享选择性持久记忆架构

    共享选择性持久记忆架构面向智能体 LLM 系统,只保留任务规范、数据 schema、工具配置与输出约束四类可复用上下文,工作区可按角色访问权限跨用户共享。在三个企业部署场景中任务完成率达 96%,高于无记忆的 79% 与保留完整历史的 71%。零 token 数据刷新免去重复更新的 LLM 重调用,任务耗时降低 14×;摘要驱动生成使单次调用 token 成本降低 97×。

  4. Google Research37

    绕过推理瓶颈:Google Research 用 Retrieve-for-Train 加速复杂 AI 搜索

    Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架,用离线强化学习把奖励对齐的查询 fan-out 编译成监督信号,蒸馏进仅 53.9M 参数的扩散检索器,实现单次非自回归查询扩展。该框架微调 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B,以集合级奖励评估整组结果,绕开零样本 LLM 的语义重复与数百个 CoT 推理 token 带来的自回归延迟。