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Salesforce与英伟达推出企业级推理模型Koa

Salesforce在Dreamforce大会上发布了推理模型Koa。该模型以英伟达开放权重的Nemotron为基础,由双方共同进行后续微调,面向销售、营销和客户服务等企业场景。Salesforce表示,Koa仅使用合成业务数据训练,没有使用真实客户数据。公司还称,在执行相同业务任务时,Koa的Token消耗明显低于外部闭源模型,并在Salesforce平台内置了安全控制和自动路由功能。此前,Ag

通过方向分解解析 Transformer 中的表征演化

该研究分析了 Transformer 表征如何通过学习到的加法更新发生演化。研究人员将相对于当前隐藏状态的更新分解为平行分量和垂直分量。在多个预训练模型中,他们发现除了残差恒等路径之外,还存在显著的平行分量。针对注意力和 MLP 更新的实验表明,在值空间中仅调整非自身信息的聚合,同时保留当前 token 的直接信息,比在残差空间或垂直分量上进行操作更加稳健。这种分解还可用于诊断压缩导致的更新误差,

Mind2Dialogue:通过模拟用户心理状态训练理解人类的语言模型

Mind2Dialogue是一套研究框架,旨在解决训练数据缺乏用户隐含信念和目标的问题。该方法使用心理学指导的模拟器,在保留个人特征的同时,随着对话推进更新用户的心理状态。随后,Oracle助手根据这些状态生成信息充分的回答,并将其作为训练阶段的特权监督信号。模型部署后无需直接访问用户的心理状态。在完整语料上训练后,模型在所有已报告的个性化指标上均优于经过指令微调的Qwen、Llama和OLMo基

vivo 发布蓝心小 V Pro AI 助手

在 2026 vivo 开发者大会上,vivo 宣布推出蓝心智能和全新的蓝心小 V Pro。该系统结合大模型、Harness 以及智能体安全架构。vivo 表示,小 V Pro 可以根据一句话拆解任务、整理信息,并跨设备执行操作,直到完成目标。官方展示的应用包括生成个性化旅行攻略、查找并整合文件和邮件以制作工作报告、推荐每日资讯、整理录音、按岗位定制简历,以及进行面试模拟。此次发布未提供独立评测结

Gemini 3.8 Live升级语音智能,进一步融合对话、推理与任务执行

谷歌发布Gemini 3.8 Live和Gemini 3.8 Live Extended Thinking,新增近实时推理、语音与思考同步处理,以及在持续语音对话中后台调用工具和API的能力。用户在进行网络搜索或执行任务时无需中断交流。两款模型支持97种语言的自动检测与对话中切换、近实时视觉定位,并能在长时间推理任务中通过语音提示当前状态。目前,模型正陆续接入Gemini API、Google A

基础模型时代的游戏人工智能

基础模型和学习型游戏世界模型正在重塑人工智能在游戏全生命周期中的应用。相关研究将其分为六类:游戏操作与行动、玩家和游戏建模、游戏设计、游戏开发与维护、运行时生成与适应,以及测试与评估。部分能力和产物可以跨角色迁移,但控制方式、规则、游戏引擎、状态表示和玩家群体通常具有场景特异性。因此,相关效果必须在目标环境中重新验证。受限游戏玩法的评估相对成熟,而学习世界中的持久状态、反复软件修改、经过验证的玩家

模型内部的路由器:从冻结式大语言模型中提取原生技能路由能力

一项新研究表明,冻结式语言模型在自身的前向计算中已经包含选择合适技能的信号。Gavel方法只训练两个线性映射,无需将技能文本放入上下文。在Qwen3-32B测试中,Gavel相比渐进式披露和检索后重排序流程,在书面任务上的表现最多高出13.4个百分点;当技能在执行过程中才变得必要时,最多高出21.9个百分点。该方法在三个公开基准以及新建的SkillTraj基准上进行了评估,后者包含372条模拟智能

DeepSeek 工程师谈 AI 取代手写算子,文章引发热议

DeepSeek v4.1 主 Attention 算子负责人刘胜与发表《我不得不把才华埋葬在昨天》一文,引发网络讨论。他表示,短短一年内,AI 已从帮助查阅文档、阅读代码和寻找漏洞的工具,发展为能够分析 CUDA、PTX 和 SASS 代码,并独立优化算子的系统。刘胜与预计,再过半年至一年,AI 编写的算子很可能达到甚至超过自己的水平。他认为自己或许不会失业,但可能需要转行,离开曾经热爱的工作。

字节跳动上半年营收增长30%,但AI投入使净利率降至16.7%

据报道,字节跳动2026年上半年营收同比增长30%,但净利率降至约16.7%,低于2023年的26%和2024年的21%。利润率下滑被认为与公司加大对大语言模型、视频模型、豆包聊天机器人、AI云服务及Seedance视频生成模型的投入有关。字节跳动未对相关数据置评。主要来自TikTok的海外收入占总营收比例已超过30%,再创历史新高。据报道,公司近期获得约300亿美元贷款,以支持不断增加的AI支出

Lightning Weave 提升推理模型的准确率与效率权衡

Lightning Weave 是一种后训练框架,可将多个专业模型分别学到的能力组合到同一个学生模型中。该方法通过在策略分布上进行蒸馏,同时优化推理准确率和效率,并避免训练时并行运行多个实时锚点模型。在数学和编程基准测试中,Lightning Weave 均优于基础模型。以 Qwen3.5-4B 为例,HMMT 2025 的准确率从 59.2% 提升至 64.0%,响应 token 数减少 10.

以“永不放弃”方法学习解决大语言模型的强化学习难题

研究表明,强化学习(RL)对大语言模型(LLM)的提升并不均衡:模型原本擅长的简单问题进步明显,而困难问题的改善较小。研究人员将这一现象称为RL中的“马太效应”,并认为现代RL方法在简单问题上浪费了过多计算资源。他们提出自适应采样方法“Never Give Up(NGU)”,针对每个问题持续生成样本,直到找到正确答案,从而将更多计算资源分配给难题。在DeepScaler数学基准测试中,NGU提升了