Yao: China’s AI sector is gaining global recognition, with ecosystem players across the value chain—from core model ...

这项由NVIDIA公司研究团队完成的研究发表于2025年7月，论文标题为"OPENCODEREASONING-II: A Simple Test Time Scaling Approach via Self-Critique"。研究团队包括Wasi ...

为了解决这个问题，MBZUAI的研究团队就像是一群教育专家，决定亲自编写一套史上最全面的数学教材集。他们创建了MegaMath数据集，这是一个包含3716亿个Token的巨大数学文本库——相当于把全世界最好的数学教科书、习题集、代码示例都搜集起来，整 ...

为了确保数据的准确性，首先需要保证数据采集的准确性。与WMS系统的数据接口应进行严格验证，并对数据进行定期检查和校正。此外，建议在开发过程中增加数据验证和错误日志记录功能，及时发现并解决问题。

在2025年4月，阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）的研究团队发布了一项突破性的研究成果，推出了史上最大的开源数学训练数据集——MegaMath。这项研究由Fan Zhou、Zeng Zhi Wang等人共同完成，论文标题为"MegaMath: Pushing the Limit of Open Math ...

反过来看，大语言模型是用大量自然语言训练出来的，虽然直接生成机器可验证的形式化证明的能力并不是太强，但在“非正式推理”这块反倒表现不错。同时自然语言符合人类的思考模式，门槛低，易处理。因此，探索大语言模型在自然语言环境下进行不等式证明的能力，是一个既 ...

智东西 编译 | 程茜 编辑 | 心缘 AI能听懂你的“话外音”了？ 智东西7月8日消息，近日，阿里通义实验室开源多模态推理模型HumanOmniV2。 HumanOmniV2通过引入强制上下文总结机制、大模型驱动的多维度奖励体系，以及基于GRPO的优化训练方法，实现了对多模态信息的全面理解，使得模型不会错过图像、视频、音频中的隐藏信息，一定程度上规避其在全局上下文理解不足和推理路径简单上的问题。

在这个实验中，一个AI模型在接受存在漏洞的AI裁判的指导后，完全放弃了学习如何解决实际问题。该模型转而开始“学习”如何利用捷径，仅仅生成“思考过程：”这类简短无意义的“万能钥匙”来获取高分奖励。

近日，由普林斯顿大学牵头，联合清华大学、北京大学、上海交通大学、斯坦福大学，以及英伟达、亚马逊、Meta FAIR 等多家顶尖机构的研究者共同推出了新一代开源数学定理证明模型——Goedel-Prover-V2。

为解决印度医疗AI模型因缺乏本土高质量数据集导致的性能不足问题，印度科学研究所与ARTPARK团队开发了MIDAS平台。该研究通过"中心-辐射"系统收集标准化医学影像数据，已发布口腔癌和硬脑膜病变数据集，为印度医疗AI工具开发提供精准数据支持，成果发表于《BMC Medical Informatics and Decision Making》。

在MMLU-CF中，研究人员将数据集划分为测试集和验证集，并通过计算「绝对分数差异」评估模型的泛化能力。统计结果显示，约60%的差异值小于0.5，96%的差异值低于1.0，表明测试集和验证集的评估结果高度一致。

它不仅继承了团队在语音到文本共情模型BLSP-Emo上的技术积累，更引入了流式交错解码架构，实现了低延迟的实时语音生成。OpenS2S提出自动化数据生成方法，结合大语言模型与可控文本到语音生成技术，构建多说话者、多情感的高质量共情语音训练语料。