数据/训练

苹果机器学习研究团队提出，在模型遗忘任务中，对训练数据中影响可忽略的点无需逐一移除，从而降低计算成本。通过对比语言与视觉任务中的影响力函数，他们识别出对模型输出影响极小的数据子集，并据此优化遗忘流程...

一项对12,750篇ArXiv论文全文的检测显示，截至2026年7月，约32%的新投稿文本特征与AI撰写一致，该比例在2026年初峰值接近39%。计算机科学领域最高（65%），数学领域最低（0.7...

大规模 LLM 强化学习采用解耦架构后，rollout 数据从推理侧到训练侧的传输成为瓶颈。Mooncake 针对 Miles 系统中异构、碎片化的 rollout 数据（如 list[np.ndar...

Feyn Labs 推出 FeyNoBg，一个用于自动背景去除的 SOTA 模型。它在八个基准测试中的四项上取得最佳 S-measure 分数，其余四项与领先者差距在 2% 以内。该模型基于 BiRe...

PROOF-Gen提出用优化后的数据改进工具调用能力的知识蒸馏。在τ²-bench上，教师模型57%的试运行失败，其中三分之二是近失（大部分工具调用正确），而传统生成-过滤流程因失败不提供信号，每轮都...

连续扩散与流匹配模型有望成为语言建模中自回归方法的有力替代，可解锁加速采样与倾斜等连续模态优势。近期研究通过高斯分布与one-hot编码数据分布间的简单流匹配过程，实现离散数据的连续生成，并借助分类流...

Voice Arena 与 Hugging Face 合作，为 Open ASR 排行榜引入 Monsoon en-IN 和 Monsoon hi-IN 两个评测集，覆盖印地语与印度英语，其中印地语是...

一个打着“汉诺威公共政策研究所”旗号的亲以色列网站，在九天内发布了124篇、超56万字的报告，旨在优化内容以引导ChatGPT等AI聊天机器人引用其亲以观点。该网站由美国公司Piro Inc依据《外国...

苹果机器学习研究团队系统对比了扩散语言模型（DLMs）与自回归语言模型（ARMs）的性能表现。ARMs 虽在多项 NLP 任务上精度领先，但因逐 token 生成的顺序依赖导致算术强度较低。DLMs ...

Meta 推出多阶段序列模型，将离线用户建模与在线排序解耦，并采用密集 token 化与目标感知注意力，使序列学习具备可预测的 LLM 式扩展定律。该架构已为 Instagram 转化率带来 6% 的...