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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-16
原文作者:公众号“深圳市大数据研究院”
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ex36drATo7qIy_MwFFp5hA
近日,深圳市大数据研究院四项科研成果同时发表于第43届国际机器学习大会(International Conference on Machine Learning, ICML)。
会议介绍
国际机器学习大会(International C...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-16
原文作者:公众号“滴滴技术”
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/cBQnS-ThQgLLc12flLW8ug
近日,机器学习与人工智能领域国际顶会 ICML 2026 录用结果正式揭晓,滴滴共有五篇高质量学术成果被大会收录。本次中稿论文分别来自滴滴L Lab团队、滴滴网约车交易市场技术团队,与中山大学、香港科技大学(广州)、北京大学、上海财经大学等高校联合研...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
来源:公众号“PaperWeekly”
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/DNji8Z9tgNZcMW3oeMW\-bw?scene=1&click\_id=29
对于刚结束前两天 ACL 投稿的同学来说,现在或许正准备一鼓作气,将手头剩下的工作,或者没赶上 ACL 的存货转投 ICML。
此时此刻,各大实验室里应该都在进行最后的实验收尾、微...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
来源:公众号“机器之心”
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/aJQTpQtyd5Xka3CpoTWu4g?scene=1&click\_id=28
本文第一作者张芝翔为复旦大学本科四年级学生,即将前往香港科技大学CSE系攻读博士,研究方向为AI Security&Trustworthy AI。通讯作者是香港科技大学佘东冬教授。
在当前...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
作者丨潘黎铖
* *
在大语言模型对齐研究中,一个看似自然、却值得重新审视的问题长期存在:
一方面,RLHF、RLAIF、GRPO等方法不断推动模型对齐能力演进;另一方面,奖励模型训练...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/fNmWtYp3C63b8p1wmqtShw?scene=1&click\_id=27
雨雪、雾霾、镜头噪点、压缩失真、夜间弱光……
现实里拍到的照片,几乎没有一张是绝对“干净”的。
可偏偏就是这种再正常不过的真实画面,一旦交给多模态大模型,其表现往往会大幅下滑——
原本答得对的问题,画面一糊就开始答错。
...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
来源:公众号“专知”
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/wKPyQKCqzNw9a2FyhcEAxg?scene=1&click\_id=26
大语言模型智能体进入真实环境后,常常需要连续完成一组相关任务:与同一用户长期协作、反复调用工具、持续探索一个环境,或者多轮面对具有稳定行为模式的对手。此时,真正重要的不只是模型能否完成单次任务,而是它能...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-15
来源:公众号“PaperAgent”
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/ECLRTHebLtIfjmZhbaJ4hA?scene=1&click\_id=24
来源:公众号“PaperAgent”
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/ECLRTHebLtIfjmZhbaJ4hA?scene=1&c...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2024-07-31
大模型的安全研究,没有赶上 AI 的发展速度。
7 月微软蓝屏事件,像是新老交替之际的一记警钟。每一项新技术的发明,都伴随着一种新责任的出现。假使 AI 集成到每个应用,那么发生在微软的蓝屏事件,同样也会成为 AI 潜在的危险。
“大模型能力的提升并不能代表它的安全也能得到改进,大家还是要有意识的发现模型潜在的风险和漏洞。” ICML 2024 大会期间,AI 科技评论访谈 ICML T...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2021-08-06
本文提出了一个新的损失函数,混合交叉熵损失(Mixed CE),用于替代在机器翻译的两种训练方式(Teacher Forcing和 Scheduled Sampling)里常用的交叉熵损失函数(CE)。
Mixed CE实现简单,计算开销基本和标准的CE持平,并且在多个翻译数据的多种测试集上表现优于CE。这篇文章我们简要介绍Mixed CE的背景和一些主要的实验结果。
文章和附录:h...