本文分享了60多个实用的VSCode插件推荐，分为优化外观、功能扩展、提升编码效率、代码格式化等类别，帮助开发者提高工作效率和体验。同时介绍了清华大学NLP实验室提出的强化学习新方法RLPR，该技术突破通用领域推理瓶颈，无需验证器即可实现高质量奖励生成。此外，谷歌开源了新型端侧多模态模型Gemma3n，采用创新架构设计，仅需2GB内存即可运行，性能达到100亿参数内最佳水平。

说实话，学生们感受到的压力更大。KAG 框架 V0.8 版本为 Thinker 模型应用提供支持，融入 KAG 框架后的 Thinker 模型， Math、Deduce 都使用框架中的求解器进行求解，再用 Thinker 模型进行答案汇总，可以看到 KAG-Thinker 7B 的平均 EM 和 F1 性能相比于 Thinker 模型平均提升 3.0%，3.8%。这种问题 Thinker 模型拆分

说实话，学生们感受到的压力更大。KAG 框架 V0.8 版本为 Thinker 模型应用提供支持，融入 KAG 框架后的 Thinker 模型， Math、Deduce 都使用框架中的求解器进行求解，再用 Thinker 模型进行答案汇总，可以看到 KAG-Thinker 7B 的平均 EM 和 F1 性能相比于 Thinker 模型平均提升 3.0%，3.8%。这种问题 Thinker 模型拆分

当我们使用方便快捷的卫星网络服务时，就在网络的另一边，一个名叫 “风云太空” 的系统，却平静无声地向这些为我们提供服务的卫星发送了预警信息，一场因太阳爆发活动所带来的冲击即将在大约 24 小时后到达...... 在获取预警信息后，地面运控部门启动应急预案，并在太阳风暴到来时从容应对，化解了此次空间天气危机。第三，他们提出了一个高效的元学习算法，在训练期间使用新语言中的少量标记示例优化跨语言迁移。作

2023-2024年，以 GPT-4V、Gemini、Claude、LLaVA 为代表的多模态大模型（Multimodal LLMs）已经在文本和图像等多模态内容处理方面表现出了空前的能力，成为技术新浪潮。然而，对于这些模型的评测多集中于语言上的任务，对于视觉的要求多为简单的物体识别。相对的，计算机视觉最初试图解读图像作为3D场景的投影，而不仅仅处理2D平面“模式”的数组。为响应这一情况，本文提出

它不依赖模型结构的根本性改动，而是通过外部策略或辅助工具，激活模型内在的上下文学习能力、逻辑推理能力，弥补模型在知识时效性、专业领域知识储备、复杂问题拆解等方面的不足，让模型更高效地完成问答、推理、决策等任务。它能够从海量语音数据中学习语音的统计规律、语义信息以及不同语言的发音特征，实现对语音信号的深度理解与生成。此外，随着技术的发展，一些语音大模型还融入了混合专家（MoE）结构，通过多个专家网络

然而，在更具挑战性的评估和实际使用中，准确度会固定在 100% 以下，因为有些问题的答案由于各种原因（例如信息不可用、小型模型的思维能力有限或需要澄清的歧义）而无法确定。OpenAI 举了个例子，当向不同的广泛使用的聊天机器人询问 Adam Tauman Kalai（论文一作）的博士论文标题时，它们自信地给出了三个不同的答案，但没有一个是正确的。例如，当被要求回答毛利语问题时，一个不懂毛利语的小型

连OpenAI都推不动Scaling Law了？MIT把「测试时训练」系统研究了一遍，发现还有路昨天，The Information 的一篇文章让 AI 社区炸了锅。这篇文章透露，OpenAI 下一代旗舰模型的质量提升幅度不及前两款旗舰模型之间的质量提升，因为高质量文本和其他数据的供应量正在减少，原本的 Scaling Law（用更多的数据训练更大的模型）可能无以为继。

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