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Fractal AI Research实验室开发了Fathom-DeepResearch智能搜索系统,该系统由两个4B参数模型组成,能够进行20多轮深度网络搜索并生成结构化报告。研究团队创新了DUETQA数据集、RAPO训练方法和认知行为奖励机制,解决了AI搜索中的浅层化、重复性和缺乏综合能力等问题,在多项基准测试中显著超越现有开源系统,为AI助手向专业研究工具转变奠定了基础。
快手科技与清华大学合作发现当前AI语言模型训练中存在严重的权重分配不平衡问题,提出了非对称重要性采样策略优化(ASPO)方法。该方法通过翻转正面样本的重要性权重,让模型把更多注意力放在需要改进的部分而非已经表现良好的部分,显著提升了数学推理和编程任务的性能,并改善了训练稳定性。