「空间推理」成大厂竞逐焦点，为什么让大模型理解「内外远近」更重要？
本周解读③个值得关注的AI及机器人领域要事，包括「空间推理」成为各大公司竞逐的关键技术方向；模型越强反而可能变得保守，以及LeCun关于AGI等议题的新见解。重点探讨了空间推理的重要性及其在多领域的潜在应用。
学术
一道题烧几千美元，OpenAI新模型o3：这34道题我真不会
OpenAI 新模型 o3 在 ARC-AGI 基准测试中取得了显著进步，但仍有部分任务无法解决。o3 能够适应新任务的能力实现了质的飞跃，但仍存在一些局限性。
低精度只适用于未充分训练的LLM？腾讯提出LLM量化的scaling laws
腾讯 AI Lab 研究发现低比特量化仅在未充分训练的 LLM 上能取得与 fp16/bf16 相当的性能表现，提出了一套低比特量化的 scaling laws，并通过实验验证其普适性。
DeepMind最新研究：逆向思维训练LLM可大幅提升AI推理能力
Google DeepMind的研究表明逆向思维训练大模型（LLMs）能显著提升其推理能力，通过构建包含正反向问题的数据集并利用知识蒸馏框架优化模型。
OpenAI-o3 与 Monte-Carlo 思想
MLNLP社区介绍了一条从捷径到探索的路径——OpenAI的o1范式，通过大量数据标注提高模型应对复杂任务的能力，并在近期发布的新版本o3展示了其快速进步。
五道送命题，彻底暴露了国内外AI们的情商…
MLNLP社区介绍其愿景是促进国内外自然语言处理领域的交流合作。本文展示了社区成员对AI的测试结果，指出虽然AI在专业问题上表现优秀，但在情商和社会责任方面仍需改进。
