「三阶段训练」共找到 3258 篇相关文章
苹果App Store榜单优化重要性,榜单优化的主要方式(进阶篇三)
流量探涨,ASO进阶篇,增长人的必备效率手册,带你升级为应用商店推广高手ASO进阶篇知识分为四章,今天更新第
王田苗三问具身大牛:大模型还在「拨号上网」,机器人靠什么拿下真实订单?| WRC 2026
在2026世界机器人大会的圆桌论坛上,王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论,并就商业化落地节奏达成共识。
从 AI 取数到智能分析:企业级数据 Agent 的多阶段演进与工程化落地
文章整理自 Shopee 技术专家王新波在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享。复盘团队打造企业级 Data Agent 实践,揭示技术演进路径,分享将取数工具雕琢为智能分析工具的方法。
谷歌悄悄加了个按钮,Gemini长出手脚变打工人!三巨头抢着教AI干活
谷歌悄悄为Gemini添加「Agents」入口,其将从聊天助手转变为Agent运行平台。谷歌还推出无代码/低代码的Agent Designer。此外,谷歌、Anthropic、OpenAI在编排层展开竞争,焦点转向谁能让更多人用上Agent。
近500页史上最全扩散模型修炼宝典,宋飏等人一书覆盖三大主流视角
宋飏等人所著《The Principles of Diffusion Models》共460多页,系统梳理扩散模型发展脉络与核心思想,以统一数学框架串联多种视角,是研究者参考资料与初学者入门读物。
Sglang 源码学习笔记(三)- 分布式和并行(以deepseek 为例)(WIP)
文章是 sglang 源码学习笔记,聚焦分布式和并行,以 deepseek 为例。介绍通信域类型,分析 ZMQ 和 torch.dist 通信,阐述 TP、DP、EP 实现,包括初始化、使用等,还涉及不同 Linear 层 TP 及 MoE 不同实现情况。
突破视觉仿真算力瓶颈!新一代具身智能仿真框架开源:高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型,但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架,融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染,成果被RSS 2026录用,将开源。
大模型能“原地”改参数了!字节Seed&北大新论文:测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案,让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块,解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题,实验证明可提升模型长文本任务表现。
继宇树后,唯一获得三家大厂押注的自变量:具身模型不是把DeepSeek塞进机器人
2026 开年,自变量机器人获字节、红杉 10 亿融资。自变量认为具身智能不是 AI 模型应用,需“生于物理世界、用于物理世界”的基础模型,其有自研成果,还开源模型组织黑客松。
全球首个AI投资大赛落幕!阿里Qwen 20%收益夺冠,GPT-5亏到只剩三成
历时17天的AI实盘投资大赛Alpha Arena落幕,阿里千问Qwen精准操盘,收益率超20%夺冠,DeepSeek位列第二,两款中国模型包揽冠亚军且是唯二盈利者,美系四大模型全线亏损,GPT - 5亏超60%垫底。