今天凌晨两点，OpenAI开启了12天技术分享直播，发布了最新“强化微调”（Reinforcement Fine-Tuning）计划。与传统的微调相比，强化微调可以让开发者使用经过微调的更强专家大模型（例如，GPT-4o、o1），来开发适用于金融、法律、医疗、科研等不同领域的AI助手。简单来说，这是一种
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微软亚洲研究院发布了一种创新算法——rStar-Math。rStar-Math通过代码增强CoT、蒙特卡洛树搜索等，可以帮助小参数模型在不依赖老师模型蒸馏的情况下，实现多轮自我思维深度进化，极大增强模型的数学推理能力。代码地址:https://github.com/microsoft/rStar论文地址:https://arxiv.org/abs/2501.04519从昨天微软开源的最强小模型Phi-4，以及最新推出创新算法rStar-Math来看，未来小模型的性能和效�
OpenAI创始团队成员、高级研究科学家AndrejKarpathy很罕见地，分享了一个来自中国的开源大模型——DeepSeek-v3。Karpathy表示，DeepSeek仅用了280万小时的GPU算力，就训练出了比Llama-3405B更强的前沿模型，整体成本节省了11倍左右，将算力发挥到了极致。值得一提的是可以使用像o1模型那样的深度思考模式，并且会把整个推理过程全部写出来。
今天凌晨2点，OpenAI发布了一项新技术研究，通过增加推理时间、算力资源来大幅度提升模型的对抗鲁棒性。与传统的对抗训练样本方法不同的是，OpenAI提出的新方法不需要对大模型进行专门的对抗训练，也不需要提前了解攻击的具体形式。同样模型在增加推理时间、算力情况下成功抵御攻击。
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谷歌正在组建一个新的团队，专注于开发可以模拟物理世界的人工智能模型。该团队的负责人是蒂姆布鲁克斯，他此前是OpenAI视频生成器Sora的联合负责人之一，后于2024年10月离开OpenAI，跳槽至谷歌的人工智能研究实验室谷歌DeepMind。Gemini是谷歌的旗舰AI模型系列，用于图像分析和文本生成等任务；Veo是谷歌的视频生成模型；Genie则是谷歌的基础世界模型，它支持用户通过文本、合成图像、照片甚至草图等方式，创造出具有高度可玩性的交互式环境和可控的虚拟世界。
一个全新的模型能力衡量指标诞生了?!OpenAI科学家塞巴斯蒂安・布贝克表示:看到AGI时间这个新概念，网友们也是立即就展开了热烈的讨论。如果模型可以达到人类需要数周或数月才能完成的任务，也就代表它可以将长期推理和计划结合起来，也就和真正的AGI差不多了:不过也有人表示这个说法有点模糊，人脑也很难机械地把任务完成时间限定为几个月、几年:反方辩手汤姆·麦考�
据报道，OpenAI发布事故报告指出，当前遭遇GPT-4o和4o-mini模型性能下降问题，目前正在进行调查，并将尽快发布最新消息。科研人员创新性地推出了一项名为LONGPROC的基准测试工具，该工具专为评估模型在处理长上下文中的复杂信息并生成相应回复的能力设计。特别是在需要输出8ktokens的任务中，即便是参数庞大的先进模型也未能幸免于难，这或许预示着未来大型语言模型研究的
公司名字没有，产品方向未定。OpenAI前CTO创业几个月，却已经有10位顶尖研究员和工程师投奔。不愧是OpenAI，散是满天星。
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