九章云极DataCanvas公司亮相2025 AI算力产业大会，展示其“弹性调度+智能开发+资源普惠”的全栈技术布局，解决了AI算力产业成本高企、技术门槛高、供需错配三大痛点。其自主研发的弹性容器集群VKS（Virtual Kubernetes Stack）以Serverless弹性高性能计算架构为核心，提供资源隔离和自主管理能力，降低部署和维护成本，实现应用的高可用性和稳定性。此外，大模型开发利器Aladdin通过Serverless架构实现本地开发环境与云端算力的无缝对接，使算力使用成本直降75%，开发效率提升4倍。同时，创新研发的算力包产品采用"需求导向型"服务架构，通过"按需配置、即时响应"的弹性供给机制，为用户提供可精准适配业务场景的算力资源组合，成功构建了算力供需的动态平衡机制。在实际应用中，VKS秒级扩缩容的动态算力伸缩功能与算力包的“按量计费”模式结合，搭配大模型开发插件Aladdin，可实时匹配任务复杂度，避免资源闲置并提高开发效率，尤其适用于前沿科技企业的低成本试错与快速迭代。未来，九章云极DataCanvas公司将持续以“行业破壁者”角色探索算力行业的能力边界，携手生态伙伴共同打造“弹性、流动、共生”的算力网络。
2025-04-14 19:20
上海AI Lab开发的AccVideo技术显著提升了视频生成的速度，通过使用合成数据集加速了视频扩散模型的训练。与传统方法相比，AccVideo在生成速度上提高了8.5倍，同时保持了相当的性能。该技术利用合成数据集减少了对高斯噪声的去噪步骤，并通过基于轨迹的少步指导机制和对抗训练策略，使学生模型能够以更少的推理步骤生成高质量的视频。实验结果显示，AccVideo生成的视频伪影更少，画面保真度更高，与现有方法相比，能更好地匹配文本描述。
2025-04-14 19:20
Meta公司最新开源的大模型Llama-4-Maverick在LMArena排行榜上排名骤降，引发刷榜质疑。Meta最初提交的特供版本与开源版本存在差异，导致开发者对Meta是否存在刷榜行为产生怀疑。Meta表示将考虑更新排行榜，并将继续探索定制版本以适应不同场景需求。
2025-04-14 19:19
2025年3月，美国白宫因一场“史诗级乌龙”陷入舆论漩涡:国家安全事务助理迈克尔·华尔兹误将《大西洋月刊》总编辑杰弗里·戈德堡拉入Signal加密群聊，导致美军对也门胡塞武装的作战计划被全程曝光。这场泄密风暴不仅重创美国国家安全，更揭示了传统隐私保护体系的脆弱性——当技术便利性与管理疏忽叠加，再严密的系统也可能因一次误触而崩塌。 为应对这一挑战，AIBase推出隐私智能体（PrivacyAgent），代号“快乐猪(PIG)”，通过多智能体协同框架(InterAgent)重构群聊安全范式，实现“隐私计算+动态授权”的双重革新。该解决方案包括分布式特征提取、多方安全验证和智能合约准入等技术优势，旨在为用户打造一个全方位、多层次的隐私保护网络。
2025-04-14 17:19
文章摘要： 本文由邓慧琳撰写，来自中国科学技术大学。文章主要研究了基于机器之心的AI技术，特别是多模态模型视觉理解和推理增强（R1强化学习）的新训练范式。在中科大、中兴和Qwen-VL等团队的合作下，提出了一种创新的训练方法Curr-ReFT，该方法结合了课程式强化学习和基于拒绝采样的自我改进策略。这种方法显著提高了小规模多模态模型在推理和泛化能力上的表现，尤其是在处理未见过的数据时。实验结果表明，与传统的监督微调（SFT）方法相比，Curr-ReFT不仅提高了准确率，还增强了模型处理未见过数据的能力。此外，该研究还展示了Curr-ReFT在多个权威基准测试集上的性能，证明了其通用性和有效性。 关键词：多模态模型、机器学习、深度学习、强化学习、后训练范式、任务复杂度渐进式提升、拒绝采样、自我改进策略、计算机视觉、自然语言处理、人工智能。
2025-04-14 15:19
清华大学与上海AI Lab合作，提出了一种名为GenPRM的生成式过程奖励模型，通过结合代码验证和思维链推理，显著提升了小模型在复杂任务中的性能。该模型不仅能够进行评分，还能提供步骤级的批评和反馈，从而大幅提升了过程监督的深度和实用性。 GenPRM的核心创新在于其测试时扩展机制，允许模型在不增加计算资源的情况下，通过并行采样多条推理路径来提高评估精度。此外，GenPRM还利用相对进步估计（RPE）和代码验证技术，生成高质量的过程监督数据，进一步优化了模型性能。 在ProcessBench等数学推理基准测试中，GenPRM展现出了卓越的性能，仅使用23K训练数据就能超越GPT-4o，证明了其在小模型上的巨大潜力。此外，GenPRM还适用于策略模型的测试时扩展，通过Best-of-N实验展示了其优异的筛选能力。 这一成果不仅为大语言模型的过程监督提供了新的思路，也为模型的自我改进提供了可解释的技术路径。研究者已开源代码、模型及23K训练数据集，未来有望扩展到代码生成、多模态推理等领域。
2025-04-14 15:18
这篇文章主要探讨了强化学习在推理模型中的应用，特别是如何通过训练来提高模型的简洁性和准确度。文章首先指出，尽管强化学习的目标是最小化损失，但响应长度的增加并不一定是由于奖励的减少，而是因为模型倾向于生成更长的响应以获得更多的奖励。然后，文章解释了为什么使用负奖励时，响应长度会增长，以及这如何影响模型的性能。接着，文章提出了一种两阶段强化学习策略，第一阶段使用高难度问题来增强模型解决问题的能力，第二阶段使用偶尔可解的问题来缩短响应长度并提高准确度。最后，文章通过实验验证了新提出的两阶段强化学习训练方法的效果，结果表明这种方法可以在保持甚至提高准确度的同时提升简洁性，并且即使在有限的采样量下也能确保卓越的性能。
2025-04-14 15:18
OceanBase 在 AI 领域迈出了重要一步，通过首届 AI 黑客松大赛激发技术探索和创新。该活动不仅为开发者提供了展示其 AI 应用的平台，还设置了丰富的赛题，鼓励参与者利用 OceanBase 数据库构建智能化解决方案。大赛设有特别激励奖和官方联合推广资源，旨在促进技术的共享与共创。参赛者需提交有效代码，并有机会获得积分奖励及成为 OceanBase 认证讲师等机会。此外，大赛还提供技术支持和学习资源，确保参赛者能够顺利参与并取得成功。
2025-04-14 15:18
AI创意工作室Wonder在伦敦成功获得300万美元种子轮融资，由LocalGlobe领投，其他投资者包括OpenAI和ElevenLabs的联合创始人等。该工作室致力于利用AI技术制作娱乐和广告领域的电影，降低制作成本并探索新形式。
2025-04-14 15:18
顶级生成式AI在市场营销领域的应用排名较低，主要因为用户更倾向于利用 AI 满足情感需求而非提高工作效率。报告指出，尽管生成性 AI 在个人应用上更受欢迎，但在营销领域仍待开发。营销人员应关注情感连接和生活组织，同时重视数据隐私保护。
2025-04-14 15:17