加州大学圣地亚哥分校

MLLM集体翻车，缺乏婴儿级常识！业界首个核心认知基准发布，LeCun转赞

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新智元报道
编辑：LRST
ICML 2025研究显示大模型在核心常识测试中表现不佳，呼吁建立坚实基础后再谈高级智能。联合团队开源首个CoreCognition基准评测框架，揭示模型缺乏人类婴幼儿就具备的核心知识问题。

ICML 2025 M+框架来了，增加LLM隐空间记忆，不再受上下文窗口限制

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本文提出了一种新的长期隐空间记忆扩展框架M+，显著提升了MemoryLLM的有效记忆跨度至160k tokens以上。该研究由Yu Wang和Zexue He完成，通讯作者来自加州大学圣地亚哥分校。

告别数据「噪音」，UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」，登顶MathVista测评榜

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DreamPRM 是加州大学圣地亚哥分校团队开发的一种方法，它在数学推理测评榜上排名第一。通过双层优化框架解决多模态大语言模型的数据质量不均衡问题，显著提升了其数学推理能力。