清华UCSD提出全新微调方法,8B小模型媲美GPT-4o!科学问题正确率提高28%

UCSD和清华的研究团队提出了一种方法,通过外部科学工具提高AI在解决复杂问题时的决策准确率。该研究展示了训练模型在自定义数据集上显著优于基准模型,并且在不同难度问题上的工具使用表现最佳。

清华、面壁提出创新AI Agent交互:能主动思考、预测需求

近期清华大学提出的新一代主动 Agent(ProActive Agent)交互范式,让AI从被动执行指令变为具备主动观察和判断环境、预见用户需求的能力。该技术已在行程安排、文件管理等领域实现应用,并通过数据集验证了其有效性。

清华&面壁开源新一代主动Agent交互范式!让AI从被命令到主动帮助

清华大学联合面壁智能团队提出新一代主动 Agent 交互范式,让 AI 成为具有’主观能动性’的智能助手。相比传统被动式 Agent,主动 Agent 能够根据上下文主动帮助用户。

清华量子计算成果登顶刊,首次发现噪声影响量子优势,来自丘成桐数学中心团队

清华大学魏朝晖团队发现噪声可导致量子优势突然消失的现象,并首次将其发表于Science Advances。研究揭示了量子信息处理中噪声对量子计算性能的显著影响,为量子纠错机制的应用提供了指导。

DeepSeek等团队新作JanusFlow: 1.3B大模型统一视觉理解和生成

Janus团队提出了一种名为JanusFlow的新模型,该模型结合了预训练视觉编码器与MLM的方法以及基于Rectified Flow的生成框架,实现了统一的视觉理解和生成能力。通过将理解与生成任务分别配置专用编码器,并利用REPA方法加速生成训练,JanusFlow在多模态理解和生成任务上表现出色。