NeurIPS 2026 | 从Token到Span:重新思考大语言模型的不确定性估计
NeurIPS 2026 | 从Token到Span:重新思考大语言模型的不确定性估计在将 LLM 真正应用到产品的过程中,我们经常会遇到一个看似简单、却非常关键的问题:模型生成的内容,究竟有多可信?
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在将 LLM 真正应用到产品的过程中,我们经常会遇到一个看似简单、却非常关键的问题:模型生成的内容,究竟有多可信?
vLLM Semantic Router推出并开源Decision 3.0系列多模态决策模型,覆盖0.6B至27B六款模型,其中d3在Jev Decision Index 0.3.1文本榜和视觉榜均排名第一。
华为诺亚方舟实验室、华为云天筹AI求解器团队与华中科技大学John Hopcroft计算中心组成的联合团队,依托华为云天筹决策智能引擎和LLM4AD_Next算法设计平台,斩获SAT Competition 2026并行AI赛道SAT组冠军。
在社会变化的洪流中,LLM 能不能不断修正自己对社会的认知?
在过去的几年里,LLM RL 系统的工作负载发生了巨大的变化。早期的 RLHF 围绕同步训练展开:模型按固定顺序进行生成、打分和训练,每个阶段之间有着明确的同步边界。如今,系统还需要处理异步生成、持续训练、多轮 Agent 以及与外部环境的交互 —— 那些在同步执行中原本隐含的状态、版本和故障边界,现在都必须显式地进行管理。
北航、南方科技大学、复旦大学、北京理工大学、爱丁堡大学等 8 家机构的 19 位研究者联合完成 Theory of Agent 综述,讨论模型内部与外部 harness 应如何分配能力,并据此梳理 LLM Agent 的学习、对齐、演化与评测。
如今的 AI 已经能顺畅地帮你写代码、跑实验、做评估。算法工程师的每一天,几乎变成了:让 LLM 整理昨天的实验结果,让 LLM 实现新想法,让 LLM 监控实验运行…… 似乎只需把需求告诉 AI,它就能完成大部分算法工作。
过去几年,机器人操作领域几乎被一批新概念重新 “刷屏”。 LLM Planner、VLA、Diffusion Policy、Flow Matching、Latent Action、World Mode
原生 AI TechBio 公司寻明生科( Aureka )完成了 1 亿美元 B 系列融资。距离上一轮 A+ 轮融资,仅仅过去 4 个月。我们在用非常 LLM 的方式在做这个事情。寻明生科创始人兼 CEO 赵伟安博士打了比方,如果传统药物发现是在造油车,我们希望用特斯拉的方式把它重做一遍。
Microsoft 发布了 一个用于在 Azure Kubernetes 服务 上路由智能体流量的参考架构。它将这个问题分解为三个关键选择:由哪个模型响应调用、如何管理调用,以及由哪个 GPU 副本处理调用。