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阅读全文ICML 2025 | 模型不开口也能配合？贝叶斯纳什均衡重塑多智能体LLM协作
当前，通过 prompt 引导多个大语言模型（LLM）进行协作，如多智能体辩论（Multi-agent Debate），已被证明能显著增强模型的复杂推理能力。然而，基于“显式多轮信息交互“的多模型框架
阅读全文别再二选一了！一文看懂On-Policy与Off-Policy的本质分歧（含GRPO深度拆解）
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当前 GPT 类大语言模型的表征和处理机制，仅在输入和输出接口层面对语言元素保持可解释的语义映射。相比之下，人类大脑直接在分布式的皮层区域中编码语义，如果将其视为一个语言处理系统，它本身就是一个在全局
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稀疏激活的混合专家模型（MoE）通过动态路由和稀疏激活机制，极大提升了大语言模型（LLM）的学习能力，展现出显著的潜力。基于这一架构，涌现出了如 DeepSeek、Qwen 等先进的 MoE LLM。
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近年来，GPT-4V 等视觉语言大模型（large vision-language model，LVLM）表现出卓越的多模态理解能力和通用性，尤其是在文档分析、GUI 自动化、机械臂控制等领域展现出令
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过去几年，做模型训练、推理、微调的人都有同一个痛点：显卡要么排不到，要么价格被炒到天上。而今年，显卡资源紧张问题愈发严峻——SFT、RLHF、MoE 以及多模态训练纷纷上阵，显存需求骤增，钱包压力也随
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通过使用控制变元（control variate）来校准每个客户端的本地梯度，Scaffold 已被广泛认为是缓解联邦学习中数据异质性影响的一种强大方案。但尽管 Scaffold 实现了显著的性能提升
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阅读全文建议所有博士都去学一遍，这次真的赢麻了！
无论你是博士，还是硕士，肯定都因为发不出sci而自我怀疑过！是自己天资不够？不适合科研？还是努力还不够？其实都不是！无论是选题没有头绪，实验漏洞百出，还是论文改来改去依旧被拒。这都是因为你没有遇到一个
阅读全文ICCV 2025 | 终结灾难性遗忘！南大提出外部知识注入机制，刷新CLIP持续学习SOTA
持续学习旨在使学习系统不断学习流式数据中的知识。随着预训练技术的发展，预训练视觉-语言模型（如 CLIP）通过引入预训练知识促进了持续学习的发展。然而，CLIP 通过将视觉表征与类别名称匹配来进行判别
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©作者 | 李嘉诚单位 | 字节跳动研究方向 | Retrieva & LLM近期，Google，字节跳动，阿里相继发布了他们最新的检索模型——gemini-embedding，seed1.5-emb
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©作者 | 机器之心每次打开导航的，导航软件在一秒内给出一个最速路线的时候，你有没有好奇过它是怎么找到这条路的？假如不考虑堵车、红绿灯等交通影响因素，仅找到一条最短最快的路线，那不论如何也逃不掉 Di
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©作者 | 何之源单位 | 微软亚洲研究院研究方向 | LLM efficiency我们近期提出了一项新工作 TriangleMix：一种可以在几乎不损失性能的前提下，大幅加速 LLM Prefill
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近日北航和 MAP 联合提出并开源了一个面向大模型（LLM）能力的新评测基准——IFEvalCode，聚焦于“可控代码生成”任务，支持多语言、跨编程语种、多维能力测评，并进一步提出了提升大模型可控性的
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©作者 | 胡翔、武威单位 | 蚂蚁技术研究院在大语言模型如火如荼的当下，长文本建模仍然是一个极具挑战的问题。纠其根源，一方面在于主流 LLMs 的架构 Transformers 中平方复杂度及随序列
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©PaperWeekly 原创 · 作者 | 苏剑林单位 | 科学空间研究方向 | NLP、神经网络众所周知，生成速度慢是扩散模型一直以来的痛点，而为了解决这个问题，大家可谓“八仙过海，各显神通”，提
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为什么你的语音助手总翻车？当用户说“苹果/不大好吃”和“苹果不大/好吃”，这个苹果到底大不大、好不好吃？当用户说“夏天能穿多少穿多少”和“冬天能穿多少穿多少”，指的到底是少穿一些还是多穿一些？这些人类
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大型语言模型（LLMs）在上下文知识理解方面取得了令人瞩目的成功。近日，一项来自 ICML 2025 的新研究《Massive Values in Self-Attention Modules are
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