突破后训练瓶颈?Meta超级智能实验室又一力作:CaT解决RL监督难题
突破后训练瓶颈?Meta超级智能实验室又一力作:CaT解决RL监督难题为了回答这一问题,来自牛津大学、Meta 超级智能实验室等机构的研究者提出设想:推理计算是否可以替代缺失的监督?本文认为答案是肯定的,他们提出了一种名为 CaT(Compute as Teacher)的方法,核心思想是把推理时的额外计算当作教师信号,在缺乏人工标注或可验证答案时,也能为大模型提供监督信号。
为了回答这一问题,来自牛津大学、Meta 超级智能实验室等机构的研究者提出设想:推理计算是否可以替代缺失的监督?本文认为答案是肯定的,他们提出了一种名为 CaT(Compute as Teacher)的方法,核心思想是把推理时的额外计算当作教师信号,在缺乏人工标注或可验证答案时,也能为大模型提供监督信号。
9月2日,AI生物医药公司CHARM Therapeutics宣布完成超额认购的 B 轮融资,共计筹集8000万美元。(约合人民币5.7亿元)
当大多数人还在抱怨传统工单系统的笨重时,一家叫做 Pylon 的公司却在短短18个月内完成了从种子轮到B轮总计5100万美元的融资,估值飙升至8亿美元。更令人震惊的是,他们已经吸引了780多家快速增长的公司,包括 Together AI、Cognition 和 Temporal,其中超过150家公司主动从 Zendesk、Intercom 等老牌平台迁移过来。
不卷参数的专业模型,会不会被通用大模型取代? 在医疗领域,这个疑问正在被打破。
OpenAI凌晨发布最新生产级别语音模型和API。Realtime API实现语音直接处理,支持图像输入、远程MCP服务器与SIP打电话,极大简化语音智能体构建;而新一代语音到语音模型gpt-realtime,在音质、理解力、指令遵循和函数调用上全面提升,语音几乎媲美真人,还能多语种切换与细腻表达。
在正在举办的半导体行业会议 Hot Chips 2025 上,TogetherAI 首席科学家 Tri Dao 公布了 FlashAttention-4。
4 个月前,OpenAI 的 o3 模型凭借视觉推理能力模块和智能的进化,在 AI 创投圈子引起新一轮的震撼与海啸,解锁了一大批新的「套壳」创业机会。正如我们在《谢谢 OpenAI,谢谢 o3,新的「套壳」创业机会来了 | 附 12 个潜力方向》一文中预测的那样,VLM 确实带来了新的创业机会。
首个开源多模态Deep Research Agent来了。整合了网页浏览、图像搜索、代码解释器、内部 OCR 等多种工具,通过全自动流程生成高质量推理轨迹,并用冷启动微调和强化学习优化决策,使模型在任务中能自主选择合适的工具组合和推理路径。
加拿大AI新贵Cohere获5亿美元融资、估值68亿美元,前Meta FAIR副总裁、PyTorch与Llama重要推手Joelle Pineau加盟出任首席AI官,或将开启企业AI新战局。
在复杂的城市场景中,HERMES 不仅能准确预测未来三秒的车辆与环境动态(如红圈中标注的货车),还能对当前场景进行深度理解和问答(如准确识别出 “星巴克” 并描述路况)。