为什么Qwen能自我改进推理，Llama却不行？斯坦福找到了原理
为什么Qwen能自我改进推理，Llama却不行？斯坦福找到了原理虽然 Qwen「天生」就会检查自己的答案并修正错误。但找到原理之后，我们也能让 Llama 学会自我改进。
来自主题: AI技术研报
7125 点击 2025-03-06 09:37
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虽然 Qwen「天生」就会检查自己的答案并修正错误。但找到原理之后，我们也能让 Llama 学会自我改进。
STP（自博弈定理证明器）让模型扮演「猜想者」和「证明者」，互相提供训练信号，在有限的数据下实现了无限自我改进，在Lean和Isabelle验证器上的表现显著优于现有方法，证明成功率翻倍，并在多个基准测试中达到最先进的性能。
斯坦福和普林斯顿研究者发现，DeepSeek-R1生成的自定义CUDA内核，完爆了o1和Claude 3.5 Sonnet，拿下总排名第一。虽然目前只能在不到20%任务上超越PyTorch Eager基线，但GPU编程加速自动化的按钮，已经被按下！
数据库公司 MongoDB Inc.宣布，将以 2.2 亿美元的现金加股票交易收购 Voyage AI，以加速其帮助客户构建人工智能驱动应用程序的能力。
在人工智能高速发展的今天，我们似乎迎来了一个"假设爆炸"的时代。大语言模型每天都在产生数以万计的研究假设，它们看似合理，却往往难以验证。这让我不禁想起了20世纪最具影响力的科学哲学家之一——卡尔·波普尔。
生物学大模型又迎新里程碑！2025 年 2 月 19 日，来自 Arc Institute、英伟达、斯坦福大学、加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校的科学家们，联合发布了生物学大模型 Evo2。
AI虚拟细胞，在计算机中代谢的生命体。2024年12月，斯坦福大学、基因泰克制药公司和陈-扎克伯格基金会的研究团队在《Cell》杂志上发表论文[1]，呼吁全球科学界利用AI技术制造这一“数据细胞”。听起来像是科幻电影里的情节，但它正在悄然发生，并即将改变生物医学界的未来。
问题挺严重，大模型说的话可不能全信。
在当下的技术领域中，人像视频生成（Human-Video-Animation）作为一个备受瞩目的研究方向，正不断取得新的进展。人像视频生成 (Human-Video-Animation) 是指从某人物的视频中获取肢体动作和面部表情序列，来驱动其他人物个体的参考图像来生成视频。
近日，斯坦福、UC伯克利等多机构联手发布了开源推理新SOTA——OpenThinker-32B，性能直逼DeepSeek-R1-32B。其成功秘诀在于数据规模化、严格验证和模型扩展。