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本文通过大量实验进一步发现，这种关系不仅适用于人类学习者，也可推广至多模态大模型。 因此，学习求解平面与立体几何问题迫使模型内化欧几里得几何公理等先验知识，并为模型提供更强的跨领域泛化能力，因为这些原理具有普适性且独立于任何单一任务。 为了更好地控制 3D 高斯在生成过程中的空间分布和几何形状，我们提出了针对生成式 3D 高斯的自适应几何控制方法。 首先给定一组初始高斯，为了将 3D 高斯约束在 Layout 范围内，GALA3D 使用一组密度分布函数来约束高斯椭球的空间位置。 我们接着对 Layout 表面附近的高斯进行采样来拟合分布函数。 在 3D 生成的过程中，自适应几何控制不断优化高斯的分布和几何，从而生成更具纹理细节和规范几何的 3D 多物体与场景。
具体到目前 RTX 50 的体验上，当你打开帧生成功能时，你可以感受到黄仁勋所说的「549 美元获得 4090 性能」确实有那么一点意思。 简而言之，DLSS Transformer 的计算量更大，但图像质量更好，而多帧生成的体验则因为游戏类型的不同而各异。 为了换取 5-6% 的性能提升，RTX 5070 在满负荷情况下的功耗比 4070 Super 高 13.5%。
不过，考虑到目前 GPU 的采购周期越来越长，这一趋势未来是否会变化，值得我们持续关注。 一个月前，OpenAI 表示正在开发一个由 AI 驱动的招聘平台 OpenAI Jobs Platform，预计将在 2026 年中期推出。 有了 AI，大量求职者开始使用 AI 申请工作，这就导致 HR 可能收到成千上万个申请。 因此，越来越多的公司开始使用 AI 筛选简历、联系候选人，并简化曾经手动完成的流程。 比如网友 Josh Howard 在 Upwork 上发布工作时，会在职位描述的末尾加上一条要求：在回复的开头写上「pickle」这个词，以此筛选掉那些自动生成的申请。 有时他还会私信那些写了「pickle」的应聘者，询问他们为什么要在申请中写这个词，通常会得到一些有趣的回答。
EPO 是一个通用框架，可以与任何 on-policy 优化方法无缝集成，为未来研究提供了坚实基础。 EPO 的有效性体现在两个关键维度：量化性能的大幅提升和训练动态的根本改善。 这个巨大提升直接源于 EPO 的熵平滑正则化机制 —— 它成功阻止了 PPO 在多轮交互中因 aggressive 策略更新导致的严重熵崩溃。 在 ScienceWorld 的稀疏奖励环境中，维持探索至关重要，EPO 的 stabilization 作用在这里显得尤为关键。 Gemma 2 2B 的出现挑战了人工智能开发领域的主流观点，即模型越大，性能自然就越好。 Gemma 2 2B 的成功表明，复杂的训练技术、高效的架构和高质量的数据集可以弥补原始参数数量的不足。 这一突破可能对该领域产生深远的影响，有可能将焦点从争夺越来越大的模型转移到改进更小、更高效的模型。 GALA3D 是一个高质量的 Text-to-3D 复杂组合场景生成与可控编辑框架。 用户输入一段描述文本，GALA3D 能够 zero-shot 地生成相应的具有多物体和复杂交互关系的三维场景。
为了验证改进源于特定的认知行为而非简单的计算时间增加，研究引入了两个控制条件：一个空的思维链和一个与所有策略数据集的数据点长度匹配的填充占位符 token 的链。 这些控制数据集帮助作者验证观察到的任何改进是否源于特定的认知行为，而非简单的计算时间增加。 作者还创建了全策略数据集的变体，其中仅包含不正确的解决方案，同时保持所需的推理模式。 选择这些行为是因为它们代表了与语言模型中常见的线性、单调推理模式不同的问题解决策略。 这些行为使更加动态、类似搜索的推理轨迹成为可能，解决方案可以非线性地演变。 虽然这组行为并非详尽无遗，但选择这些行为是因为它们容易识别，并且自然地与 Countdown 游戏和更广泛的数学推理任务（如证明构建）中的人类问题解决策略相一致。
输出数据生成阶段采用了典型的上下文学习方法：研究者向模型提供任务指令和原始示例，使模型对输入生成阶段产生的每一个输入进行标注。 在获取所有输出后，再进行一轮基于规则的过滤，以选择最终的合成数据集。 研究团队进一步利用 LLM 优越的代码能力，引导模型编写代码与 DAG 图交互。 为了实现这一点，研究团队预定义了原子代码函数，让模型可以在图中添加节点或边。
在具体的 GPU 类型上，NVIDIA A100 是基础模型研究中使用最广泛的核心，并且排名前十的 GPU 均来自 NVIDIA 家族（图 3D）。 结果显示：在被调查的 312 篇论文中，288 篇自报了 GPU 数量，292 篇自报了 GPU 类型，281 篇自报了 GPU 使用时长；另有 24 篇使用了非 GPU 计算资源（如 TPU、NPU 或 CPU）。 OpenAI 的应用部门 CEO Fidji Simo 在一篇博客中宣布了这一新计划，表示公司将「利用 AI 帮助找到公司需求和员工能提供的完美匹配」。 此次攻击并非由招聘人员（系统用户）发起，而是由 AI 系统被编程读取和处理的个人资料内容发起的。 为了打破级联失效的两阶段模式（过度早期探索 → 后期不确定性传播），研究者引入了一个熵平滑机制，防止稀疏奖励设置中观察到的危险振荡。 同样从图 1 可以看到，PPO 的后期轨迹步骤（红色虚线）维持了高熵震荡，奖励曲线 plateau，尽管持续探索。
苹果机器学习研究（MLR）团队研究科学家 Awni Hannun 展示了 Gemma 2 2B 跑在 iPhone 15 pro 上的情况，使用了 4bit 量化版本，结果显示速度是相当快。 实验结果表明 GALA3D 在生成场景质量、几何保真度、文本一致性、场景一致性等多维度的测评指标中均超越现有方法，取得了最优的生成质量。 该论文的第一作者和通讯作者均来自北京大学王选计算机研究所的 VDIG (Visual Data Interpreting and TRANSEXUAL PORN SEX VIDEOS Generation) 实验室，第一作者为博士生周啸宇，通讯作者为博士生导师王勇涛。 VDIG 实验室近年来在 IJCV、CVPR、AAAI、ICCV、ICML、ECCV 等顶会上有多项代表性成果发表，多次荣获国内外 CV 领域重量级竞赛的冠亚军奖项，和国内外知名高校、科研机构广泛开展合作。 Pornhub也透過數據分析出用戶最常進入網站的時間，最熱門的是在每周一的晚間11時左右，而最冷門時段則是每周三的清晨5時。 平均來看，用戶最常在每周一至五的晚間10時至12時觀看成人影片，整體來說周日的使用量最低。 Xnxx.com 現在有超過1000萬部以上成人視頻和免費成人電影免費提供，影片多樣性高，算是鄉民再訪率極高的網站。
SELF-GUIDE 框架鼓励模型自主生成训练数据并在此数据上进行微调。 实验结果表明，这种方法在提升大规模语言模型特定任务的专业能力方面具有巨大潜力，尤其是在数据有限的情况下，SELF-GUIDE 可以有效解决缺少训练数据的问题。 研究者希望这一工作能够推动 AI 系统在自主对齐和改进机制方面的发展，使其更加符合人类的意图。 这项研究揭示了模型的初始推理行为与其自我改进能力之间存在紧密联系。 这种联系有助于解释为什么有些语言模型能够找到有效利用额外计算资源的方法，而另一些模型则停滞不前。 理解这些动态变化可能是开发能够显著提升问题解决能力的 AI 系统的关键。 首先，他们发现，通过用包含这些行为（尤其是回溯）的人工合成推理轨迹对 Llama 进行引导，可以使其在强化学习过程中表现大幅改善，甚至能达到与 Qwen 相当的性能提升。
例如，在全策略条件下（图 1（左下）），模型保留并加强回溯和验证，同时减少逆向思考和子目标设定。 然而，当仅与回溯配对时，被抑制的行为（逆向思考和子目标设定）会在整个训练过程中持续存在。 这种模式尤为重要，因为强化学习只能放大成功轨迹中出现的行为 —— 使这些初始行为能力成为有效学习的先决条件。 尽管这两种模型在任务开始时表现相似，得分都很低，但 Qwen 在第 30 步左右表现出质的飞跃，特点是响应明显变长且准确性提高，如下图所示。