「后训练系统」共找到 5100 篇相关文章
行业迎来大洗牌！4万 Agent 挤进一个机柜，AI Infra 要如何构建？
当 AI 从聊天机器人变为 Agent 后，AI 基础设施逻辑改变。浪潮信息副总经理赵帅判断，Agent 迫使 AI 基础设施重新分工，带来新的 CPU 计算需求。企业需关注资源分配、成本控制、系统重构等问题。
Andrej Karpathy：一场里氏 9 级的大地震正在重塑整个编程行业
文章围绕AI在编程领域的应用展开，作者与大师交流AI Coding方式，后提及Andrej Karpathy观点，指出编程行业正被重构，程序员需掌握新抽象层，应对不稳定智能系统。
打破显存墙：谢赛宁团队提出CLM，单卡RTX 4090「撬动」1亿高斯点
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是流行的新视角合成方法，但显存容量限制其应用于大型复杂场景。谢赛宁团队提出 CLM 系统，基于 3DGS 稀疏性和空间局部性，减少通信开销，可在单卡 RTX 4090 渲染大型场景。
Anthropic的多智能体，真的有必要吗？
作者曾质疑多智能体系统，看了Anthropic对「Claude Research」的说明后有了改观。介绍了多智能体系统定义、性能提升、代价，还阐述构建方法、评估方式，公开三个核心提示词及协作模式。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
穿越100年前打造的AI，不知道二战和互联网，却从几个例子学会了Python
前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie，只用1930年前英文词元训练。它不知二战等现代信息，能从例子学Python，风格似20世纪绅士，研究团队将扩大其规模。
DeepSeek多模态新范式：一张图压缩7056倍，思考能力反超GPT和Claude
DeepSeek上线多模态并开源新范式技术。该研究让AI用视觉原语思考，弥合语言与视觉指代鸿沟。它构建紧凑模型架构，信息压缩率达7056倍，训练分三阶段，测试中表现出色，也存在局限。
扎克伯格发文正式告别“默认开源”！网友：只剩中国 DeepSeek、通义和 Mistral 还在撑场面
Meta 首席执行官扎克伯格分享“个人超级智能”愿景，透露公司调整 AI 模型发布策略。此前 Meta 强调开源优势，如今态度转变，巨额投入后或暂停开源新模型，计划并行训练开源与闭源模型。
「熟悉的陌生人」才是「好老师」？复旦提出简单指标，找出推理蒸馏中真正有教学价值的数据
复旦大学和上海人工智能实验室研究者提出 Rank - Surprisal Ratio (RSR) 度量方法，综合考虑样本信息量与对齐程度，在蒸馏实验中与学生模型后训练性能相关性高，可用于筛选推理轨迹和选择教师模型。
揭示扩散语言模型扩展定律，人大高瓴团队与蚂蚁集团发布LLaDA MoE v2
中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团合作，首次系统刻画混合专家扩散语言模型扩展定律，据此训练LLaDA MoE v2，实现扩展效率与智能双重突破，将推动其迈向规模化时代。