引言隨著大型語(yǔ)言模型（LLMs）在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，訓(xùn)練后優(yōu)化已成為提升模型能力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，一個(gè)長(zhǎng)期被忽視但至關(guān)重要的問(wèn)題是：在訓(xùn)練后階段，模型是否會(huì)遺忘其在預(yù)訓(xùn)練期間獲得的知識(shí)？這一現(xiàn)象被稱為"災(zāi)難性遺忘"，它可能嚴(yán)重影響模型的整體性能和實(shí)用性。本文基于最新研究成果，深入分析了大規(guī)模語(yǔ)言模型在訓(xùn)練后階段的知識(shí)遺忘現(xiàn)象，提出了創(chuàng)新的樣本級(jí)遺忘度量方法，并通過(guò)大規(guī)模實(shí)驗(yàn)揭示了不同訓(xùn)練后策略對(duì)模...

摘要在當(dāng)前大語(yǔ)言模型（LLM）快速發(fā)展的時(shí)代，如何高效利用強(qiáng)大模型的能力成為了一個(gè)重要挑戰(zhàn)。來(lái)自斯坦福大學(xué)、洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院和北卡羅來(lái)納大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種革命性的解決方案——弱對(duì)強(qiáng)利用框架（WeakforStrongHarnessing,W4S）。該框架通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)小型元代理來(lái)設(shè)計(jì)和優(yōu)化調(diào)用更強(qiáng)執(zhí)行器模型的工作流程，實(shí)現(xiàn)了在不直接微調(diào)強(qiáng)模型的情況下顯著提升性能的目標(biāo)。引言傳統(tǒng)的大語(yǔ)言模型優(yōu)化方法面臨著成本高昂和實(shí)施困...

引言在人工智能和科學(xué)發(fā)現(xiàn)的交叉領(lǐng)域，一個(gè)名為ShinkaEvolve的開(kāi)源框架正在引發(fā)技術(shù)革命。由SakanaAI團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的這一創(chuàng)新性框架，成功解決了傳統(tǒng)進(jìn)化算法在程序優(yōu)化中面臨的樣本效率低下問(wèn)題，將所需評(píng)估次數(shù)從數(shù)千次大幅降低至數(shù)百次，實(shí)現(xiàn)了數(shù)量級(jí)的效率提升。ShinkaEvolve（"進(jìn)化"在日語(yǔ)中的含義）不僅僅是一個(gè)技術(shù)工具，更是對(duì)傳統(tǒng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)方法的根本性重新思考。該框架通過(guò)巧妙融合大型語(yǔ)言模型（LLM）的創(chuàng)造能力與進(jìn)化搜索...

摘要本文深入分析了一篇關(guān)于學(xué)習(xí)A算法可接受啟發(fā)式函數(shù)的重要研究論文。該研究由阿爾伯塔大學(xué)計(jì)算科學(xué)系和阿爾伯塔機(jī)器智能研究所的研究人員完成，在啟發(fā)式搜索算法的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域取得了重要突破。論文提出了交叉熵可接受性（CEA）損失函數(shù)，并從理論和實(shí)踐兩個(gè)維度全面探討了學(xué)習(xí)可接受啟發(fā)式函數(shù)的樣本復(fù)雜度問(wèn)題。研究背景與動(dòng)機(jī)啟發(fā)式搜索算法，特別是A算法，在路徑規(guī)劃、游戲AI、自動(dòng)規(guī)劃等領(lǐng)域發(fā)揮著核心作用。A算法...

摘要隨著數(shù)字產(chǎn)品生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，傳統(tǒng)的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)安全模型在可擴(kuò)展性、實(shí)時(shí)檢測(cè)和情境響應(yīng)方面面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。來(lái)自Google和阿肯色大學(xué)小石城分校的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種革命性的代理人工智能（AgenticAI）網(wǎng)絡(luò)安全免疫系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)部署輕量級(jí)自主邊車AI代理，實(shí)現(xiàn)了約220毫秒的威脅遏制速度，比傳統(tǒng)集中式管道快3.4倍，同時(shí)保持F1分?jǐn)?shù)0.89的高檢測(cè)精度和低于10%的系統(tǒng)開(kāi)銷。這項(xiàng)研究為現(xiàn)代云原生環(huán)境中的自適應(yīng)網(wǎng)...

近年來(lái)，大型語(yǔ)言模型（LLM）在推理任務(wù)上的表現(xiàn)引起了廣泛關(guān)注，特別是在數(shù)學(xué)、編程和科學(xué)問(wèn)題解決等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的監(jiān)督微調(diào)（SFT）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）方法雖然取得了顯著成果，但各自都存在一定的局限性。本文深入分析了一種全新的變分推理框架，該框架將思維軌跡視為潛在變量，通過(guò)變分推理進(jìn)行優(yōu)化，為語(yǔ)言模型推理能力的提升提供了更加原則性和穩(wěn)定的訓(xùn)練目標(biāo)。研究背景與動(dòng)機(jī)當(dāng)前主流的語(yǔ)言模型推理訓(xùn)練方法主要分為兩大類：...

摘要本文深入分析了最新發(fā)表的論文《FlowRL:MatchingRewardDistributionsforLLMReasoning》，該研究提出了一種創(chuàng)新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法來(lái)優(yōu)化大語(yǔ)言模型的推理能力。與傳統(tǒng)的獎(jiǎng)勵(lì)最大化方法不同，F(xiàn)lowRL通過(guò)匹配完整的獎(jiǎng)勵(lì)分布來(lái)促進(jìn)多樣化的推理路徑探索，有效解決了現(xiàn)有方法中的模式坍塌問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，F(xiàn)lowRL在數(shù)學(xué)推理任務(wù)上比GRPO平均提升10.0%，比PPO平均提升5.1%，在代碼推理任務(wù)上也表現(xiàn)出持續(xù)的優(yōu)越性能。研究背景與動(dòng)...

本文對(duì)IrinaProskurina等人發(fā)表的論文"FairGPTQ:BiasAwareQuantizationforLargeLanguageModels"進(jìn)行全面分析。該研究首次將公平性約束直接集成到量化過(guò)程中，為解決大型語(yǔ)言模型量化過(guò)程中的偏見(jiàn)放大問(wèn)題提供了創(chuàng)新解決方案。研究背景與動(dòng)機(jī)隨著生成式語(yǔ)言模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，其高內(nèi)存需求促使研究者廣泛采用量化技術(shù)來(lái)降低計(jì)算成本、內(nèi)存使用和推理延遲。量化通過(guò)將模型權(quán)重映射到低精度整數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。雖然GPTQ等方法能...

摘要隨著大型語(yǔ)言模型（LLMs）在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其安全性問(wèn)題日益凸顯。越獄攻擊作為一種新興的對(duì)抗性攻擊手段，對(duì)現(xiàn)有的安全對(duì)齊方法構(gòu)成了嚴(yán)重挑戰(zhàn)。本文深入分析了DeepRefusal這一創(chuàng)新性安全對(duì)齊框架，該框架通過(guò)概率消融拒絕方向的方式，從根本上重建了LLM的安全防御機(jī)制。研究表明，DeepRefusal不僅能夠有效抵御預(yù)填充和拒絕方向操縱等已知攻擊，還展現(xiàn)出對(duì)未知越獄策略的強(qiáng)大泛化能力，將攻擊成功率降低約95%，同時(shí)...

摘要大型語(yǔ)言模型在生成看似合理但實(shí)際錯(cuò)誤的內(nèi)容方面表現(xiàn)出了持續(xù)性的問(wèn)題，這種現(xiàn)象被稱為"幻覺(jué)"。OpenAI最新發(fā)布的研究論文《WhyLanguageModelsHallucinate》從統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的角度深入分析了這一現(xiàn)象，揭示了幻覺(jué)產(chǎn)生的根本原因以及現(xiàn)有評(píng)估體系如何無(wú)意中強(qiáng)化了這一問(wèn)題。本文將對(duì)這項(xiàng)開(kāi)創(chuàng)性研究進(jìn)行全面分析，探討其理論貢獻(xiàn)、技術(shù)細(xì)節(jié)以及對(duì)AI安全性的深遠(yuǎn)影響。引言隨著ChatGPT、GPT5等大型語(yǔ)言模型在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用...

摘要本文深入分析了一篇發(fā)表在arXiv上的重要研究論文《LearningtoacceleratedistributedADMMusinggraphneuralnetworks》，該論文由來(lái)自瑞典烏普薩拉大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)完成。這項(xiàng)研究在分布式優(yōu)化領(lǐng)域取得了重要突破，通過(guò)建立分布式交替方向乘子法（ADMM）與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）之間的等價(jià)關(guān)系，提出了一種創(chuàng)新的學(xué)習(xí)優(yōu)化框架。研究團(tuán)隊(duì)不僅從理論上證明了兩者的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，還開(kāi)發(fā)了端到端的訓(xùn)練方法，在數(shù)值實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)出顯著的性...

引言在人工智能快速發(fā)展的今天，推薦系統(tǒng)已成為數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的核心組成部分，從音樂(lè)流媒體到電子商務(wù)，從社交媒體到視頻平臺(tái)，無(wú)處不在地影響著用戶的日常體驗(yàn)。然而，盡管大型語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得了革命性突破，推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的Transformer架構(gòu)擴(kuò)展卻一直面臨著技術(shù)瓶頸。Yandex團(tuán)隊(duì)最新發(fā)布的ARGUS（AutoRegressiveGenerativeUserSequentialmodeling）框架，成功將推薦系統(tǒng)Transformer擴(kuò)展至十億參數(shù)規(guī)模，標(biāo)志著推...

引言：數(shù)據(jù)同化的新范式在現(xiàn)代科學(xué)計(jì)算和預(yù)測(cè)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)同化作為一種關(guān)鍵技術(shù)，其重要性不言而喻。它通過(guò)系統(tǒng)性地結(jié)合觀測(cè)數(shù)據(jù)與模型預(yù)測(cè)，為物理系統(tǒng)狀態(tài)提供更精確的估計(jì)。從最初為數(shù)值天氣預(yù)報(bào)開(kāi)發(fā)的技術(shù)，如今已擴(kuò)展到參數(shù)估計(jì)、動(dòng)態(tài)插值、控制輔助和模型識(shí)別等廣泛應(yīng)用領(lǐng)域。近年來(lái)，數(shù)據(jù)同化更成為數(shù)字孿生和多模型預(yù)報(bào)系統(tǒng)的核心組件。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)同化方法如集合卡爾曼濾波器(EnKF)在處理高度非線性和非高斯系統(tǒng)時(shí)面臨諸...

零成本、高效率：阿里巴巴推出無(wú)需真實(shí)搜索引擎的LLM搜索能力訓(xùn)練框架大語(yǔ)言模型(LLM)在各種應(yīng)用場(chǎng)景中展現(xiàn)出了令人矚目的能力，但其固有的知識(shí)靜態(tài)性和更新滯后性一直是制約其實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵因素。為解決這一問(wèn)題，阿里巴巴統(tǒng)一實(shí)驗(yàn)室(TongyiLab)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種創(chuàng)新的解決方案——ZeroSearch，這是一個(gè)無(wú)需與真實(shí)搜索引擎交互即可增強(qiáng)LLM搜索能力的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。本文將深入分析這項(xiàng)突破性技術(shù)的原理、實(shí)現(xiàn)方法及其重要...

引言：仇恨言論檢測(cè)的多語(yǔ)言挑戰(zhàn)在當(dāng)今全球化的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，仇恨言論已成為一個(gè)跨越語(yǔ)言和文化邊界的普遍問(wèn)題。隨著社交媒體平臺(tái)的普及，用戶以多種語(yǔ)言創(chuàng)建和互動(dòng)內(nèi)容，這使得開(kāi)發(fā)能夠有效識(shí)別和減輕不同語(yǔ)言環(huán)境中仇恨言論的工具變得尤為重要。然而，目前的研究和技術(shù)發(fā)展主要集中在英語(yǔ)內(nèi)容上，這導(dǎo)致對(duì)其他語(yǔ)言的關(guān)注度相對(duì)有限。近年來(lái)，多語(yǔ)言指令調(diào)優(yōu)的大型語(yǔ)言模型（LLMs）如LLaMA、Aya、Qwen和BloomZ展現(xiàn)出了跨語(yǔ)言...

在大型語(yǔ)言模型(LLM)不斷擴(kuò)展參數(shù)規(guī)模和推理復(fù)雜度的今天，傳統(tǒng)的集中式訓(xùn)練流程面臨著越來(lái)越多的限制。高性能模型訓(xùn)練通常依賴于緊密耦合且具有快速互連的計(jì)算集群，這些集群成本高昂、可用性有限，并且容易出現(xiàn)可擴(kuò)展性瓶頸。此外，集中式架構(gòu)限制了廣泛協(xié)作和實(shí)驗(yàn)的可能性，尤其是在開(kāi)源研究環(huán)境中。近日，PrimeIntellect發(fā)布了INTELLECT2，這是一個(gè)擁有320億參數(shù)的推理模型，采用廣義強(qiáng)化策略優(yōu)化(GRPO)在完全去中心化的異...

從黑盒到透明：用Shapley值揭開(kāi)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策機(jī)制強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning，RL）作為人工智能的重要分支，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出超越人類的表現(xiàn)，從掌握復(fù)雜游戲（如AlphaGo）到控制現(xiàn)實(shí)世界系統(tǒng)（如核聚變反應(yīng)堆調(diào)節(jié)）。然而，與人類不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體通常無(wú)法解釋其行為背后的原因，這使得人們難以理解或信任它們的決策。這種不透明性限制了強(qiáng)化學(xué)習(xí)在安全關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用，因?yàn)樵谶@些領(lǐng)域中，人類的信任和問(wèn)責(zé)至關(guān)...

引言：打破傳統(tǒng)微調(diào)的局限性在大語(yǔ)言模型（LLMs）快速發(fā)展的今天，如何開(kāi)發(fā)緊湊且高效的模型已成為研究的熱點(diǎn)。本文介紹了一種突破性的微調(diào)方法，通過(guò)結(jié)合教師模型的logits知識(shí)和真實(shí)標(biāo)簽，顯著提升了模型性能。該方法在數(shù)學(xué)推理等任務(wù)上取得了顯著進(jìn)展，為大語(yǔ)言模型的優(yōu)化開(kāi)辟了新的方向。技術(shù)創(chuàng)新：突破傳統(tǒng)監(jiān)督微調(diào)的瓶頸傳統(tǒng)的監(jiān)督微調(diào)（SFT）方法存在明顯的局限性，主要體現(xiàn)在無(wú)法有效捕捉token之間的依賴關(guān)系和語(yǔ)言表達(dá)...

基于平滑權(quán)重學(xué)習(xí)的高效模型壓縮方案隨著深度學(xué)習(xí)模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，如何在保持模型性能的同時(shí)實(shí)現(xiàn)高效壓縮成為了一個(gè)重要挑戰(zhàn)。來(lái)自劍橋大學(xué)和西根大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種創(chuàng)新的模型壓縮方法，通過(guò)引入平滑權(quán)重學(xué)習(xí)(SmoothWeightLearning)和基于奇異值分解的壓縮技術(shù)，在不需要微調(diào)的情況下實(shí)現(xiàn)了出色的壓縮效果。該方法在CIFAR10數(shù)據(jù)集上，成功將ResNet18的參數(shù)量減少70%的同時(shí)，仍保持91%的準(zhǔn)確率。創(chuàng)新性壓縮方法傳統(tǒng)的...

近年來(lái)，大語(yǔ)言模型(LLM)領(lǐng)域出現(xiàn)了一個(gè)引人注目的發(fā)展趨勢(shì)：研究人員開(kāi)始轉(zhuǎn)向具有亞二次復(fù)雜度的循環(huán)模型架構(gòu)，如Mamba、RWKV和RecurrentGemma等。這些模型在處理長(zhǎng)上下文時(shí)展現(xiàn)出顯著的效率優(yōu)勢(shì)，相比傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)的二次方復(fù)雜度，它們能夠以更低的計(jì)算成本處理更長(zhǎng)的序列。然而，這些循環(huán)模型存在一個(gè)關(guān)鍵的局限性：固定大小的循環(huán)記憶容量。來(lái)自特拉維夫大學(xué)、IBM研究院和MITCSAIL的研究團(tuán)隊(duì)在最新論文《溢出預(yù)防增...