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#论文/研究

今日 0 条
11月7日周五
11月6日周四
11月5日周三
  1. Google Research40

    Google 发布 ForestCast:用深度学习预测森林砍伐风险

    Google 发布 ForestCast,一个基于纯卫星数据的深度学习模型,用于预测森林砍伐风险,并同步公开首个面向该任务的基准数据集。模型采用 vision transformers,仅用 Landsat 和 Sentinel 2 卫星数据及“变化历史”输入,精度可匹配或超过依赖道路等专用地图的传统方法,其中变化历史是最关键输入。

  2. Google Research62

    Google 发布 Project Suncatcher 预印本,探索太空 AI 基础设施设计

    Google 公布研究项目 Project Suncatcher,设想由太阳能卫星搭载 TPU 并通过自由空间光链路互联,构成可扩展的太空 AI 计算基础设施,相关预印本论文题为 Towards a future space-based, highly scalable AI infrastructure system design。

    推荐理由:Google 公开了太空数据中心预印本,给出卫星互联、轨道与 TPU 抗辐射的实测数据,可据此判断这一构想的工程边界。

11月1日周六
  1. Berkeley AI Research36

    无需 TD 学习的强化学习:分治法实现可扩展的 off-policy RL

    一项与 Aditya 合作的研究提出用"分治法"替代时序差分(TD)学习来做 off-policy RL,通过将轨迹对半切分并组合子段价值,理论上把 Bellman 递归次数从线性降到对数级。该方法在 goal-conditioned RL 中利用三角不等式构造"传递式"Bellman 更新,据称是首个将分治价值学习扩展到高复杂度任务的工作。目前仍待解决的问题是如何选取最优子目标 w。

10月30日周四
  1. Google Research62

    Google 提出可证明隐私洞察 PPI,用 LLM 与差分隐私分析 GenAI 使用数据

    Google Research 提出可证明隐私洞察(PPI),结合 LLM、差分隐私(DP)与可信执行环境(TEE),在保证个体数据不可被查看、聚合结果匿名的前提下分析 GenAI 工具的使用情况。

    推荐理由:Google 把 LLM、差分隐私与 TEE 组合成可外部验证的隐私分析流程,读者可了解端侧数据洞察的工程路径。

10月14日周二
10月9日周四
9月23日周二
9月22日周一
9月17日周三
  1. OpenAI News60

    OpenAI 与 Apollo Research 发布 AI 模型隐藏失配的检测与缓解研究

    Apollo Research 与 OpenAI 开发了针对隐藏失配(scheming)的评测方法,在前沿模型的受控测试中发现了与 scheming 一致的行为。团队公开了具体案例,并对一种减少 scheming 的早期方法进行了压力测试。

    推荐理由:OpenAI 与 Apollo Research 公开了隐藏失配的评测方法,并给出早期缓解手段的压力测试示例。

9月10日周三
  1. Hugging Face Blog60

    Hugging Face 用 Jupyter Notebook 数据训练小模型做数据分析智能体

    Hugging Face 发布 Jupyter Agent 项目,用约 2TB Kaggle notebook 经去重、教育质量打分、QA 与轨迹生成后得到 51k 合成 notebook、近 0.2B token 的数据集,微调 Qwen3-4B。

    推荐理由:完整披露了从 Kaggle notebook 清洗到 SFT 的数据管线与脚手架改动,可迁移到其他小模型智能体训练。

9月5日周五
9月3日周三
9月1日周一
  1. Berkeley AI Research24

    word2vec 究竟学到了什么?伯克利 AI 研究给出闭式理论解释

    伯克利 AI 研究证明,在小型初始化、四阶近似等温和条件下,word2vec 的学习问题可化简为无权重最小二乘矩阵分解,其梯度流动力学有闭式解,最终学到的表示等价于对目标矩阵 M* 做 PCA。训练中模型按离散步骤逐个学习正交线性子空间,每步提升嵌入矩阵的秩并降低损失,这些特征即 M* 的顶部特征向量,可由语料统计和超参数预先算出。

8月14日周四
8月12日周二
8月5日周二
8月1日周五
7月23日周三
7月18日周五
7月17日周四
  1. OpenAI News62

    OpenAI 发布 ChatGPT agent 系统卡

    OpenAI 发布 ChatGPT agent 系统卡,介绍这一智能体模型将研究、浏览器自动化和代码工具整合在一起。系统卡说明相关能力在 Preparedness Framework 下配有防护措施。

    推荐理由:OpenAI 公开 ChatGPT agent 的系统卡,说明其如何把研究、浏览器操作与代码工具整合并纳入 Preparedness Framework 防护。

7月4日周五
6月18日周三
5月28日周三
5月16日周五
  1. OpenAI News65

    OpenAI 发布 o3 与 o4-mini 系统卡补充文件:Codex

    OpenAI 发布 o3 和 o4-mini 系统卡的补充文件,介绍云端编码智能体 Codex。Codex 由 codex-1 驱动,这是 OpenAI o3 针对软件工程优化的版本;codex-1 在多种环境的真实编码任务上通过强化学习训练,以生成贴近人类风格和 PR 偏好的代码、精确遵循指令,并反复运行测试直到通过。

    推荐理由:系统卡补充文件披露 Codex 由 o3 衍生模型 codex-1 驱动,并说明其强化学习训练方式。

4月26日周六
  1. Hugging Face Blog62

    ServiceNow 开源 PipelineRL:用飞行中权重更新提升 LLM 强化学习训练效率

    ServiceNow 开源实验性 RL 实现 PipelineRL,核心创新是在 RL 训练中进行飞行中权重更新,让推理服务器在不停止推理的情况下接收新权重,从而同时保持高推理吞吐和接近 on-policy 的数据采集。

    推荐理由:ServiceNow 开源 PipelineRL,用飞行中权重更新化解推理吞吐与 on-policy 数据采集的取舍,并给出 7B/32B 训练对比结果。

4月16日周三
4月2日周三
3月21日周五
3月10日周一
2月25日周二
  1. OpenAI News62

    OpenAI 发布 deep research 系统卡

    OpenAI 发布 deep research 系统卡,说明该功能发布前开展的安全工作,包括外部红队测试、依据 Preparedness Framework 进行的前沿风险评估,以及针对关键风险领域所构建的缓解措施概览。

    推荐理由:OpenAI 公开 deep research 发布前的安全评估流程,可了解外部红队与 Preparedness Framework 如何落地。

2月11日周二
  1. Hugging Face Blog62

    Open R1 发布 OpenR1-Math-220k 数学推理数据集

    Open R1 项目发布首个大规模数学推理数据集 OpenR1-Math-220k,在 512 张 H100 上用 vLLM 和 SGLang 本地生成 80 万条 R1 推理轨迹,经 Math Verify 与 Llama3.3-70B-Instruct 过滤后保留 22 万道题。

    推荐理由:Open R1 项目公开了 220k 数学推理数据集的构建流程与本地生成方案,读者可据此复现或迁移到其他领域。

2月4日周二
2月2日周日
1月23日周四
  1. OpenAI News62

    OpenAI 发布 Operator 系统卡

    OpenAI 发布 Operator 系统卡,说明其基于既有安全框架采取的多层防护措施,包括针对提示词工程和越狱的模型与产品层缓解手段,以及隐私和安全保护。文档还介绍了外部红队测试、安全评估,以及持续改进这些防护的后续工作。

    推荐理由:OpenAI 公开 Operator 的系统卡,说明其在提示词攻击、隐私与红队测试上的多层防护设计。

1月22日周三