「零数据训练」共找到 4138 篇相关文章
2025 AI Agent全景报告：50+权威数据，85%企业已上车、发展趋势预测！
index.dev发布AI Agent调研报告，盘点50多个关键数据，涵盖应用趋势、场景、工作流等。截至2025年，85%组织集成AI Agent，市场价值73.8亿美元，预计2032年达1036亿美元。报告还分析技术栈各层应用及市场趋势。
最新 AGI 暴论：强化学习的「GPT-3 时刻」实现，还需要 1 万年？
国外AI初创公司Mechanize三位创始人联合撰文称，RL或迎“GPT - 3时刻”，但需数千至上万年“模型处理任务所用时间”训练。还提出“复制训练”新范式，能磨炼模型能力，补足短板。
Databricks收购Mooncake，Lakebase想给AI应用换个“心”
Databricks收购Mooncake Labs，旨在推进为AI智能体优化的新型OLTP数据库Lakebase。它基于Postgres，想让数据直接用于工作负载，省去ETL流程，简化AI应用后端数据架构设计。
突发！卡帕西宣布入职Anthropic
大神Karpathy宣布加入Anthropic，重回一线大厂。他曾多次在AI领域转换角色，此次将加入预训练团队，开展用Claude加速自身预训练研究。外界揣测其离开OpenAI原因，加入Anthropic能为研究提供更多资源。
机器狗腿被锯了也能继续走！最新机器人大脑来自320亿估值独角兽
Skild AI推出Skild Brain机器人大脑，它在虚拟环境训练相当于一千年时间成型。此模型没在对应机器人训练，控制能力是涌现的，能应对肢体断裂、马达卡住等情况，还可完成精细动作。
Meta华人新秀毕树超，重磅爆料下一代LLM路线！RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。
中国科协重磅回击，NeurIPS含金量一夜归零！AI顶会已死？
NeurIPS以「合规」为由出台歧视性政策，引发强烈不满。其官方回应遭群嘲，中国科协出手将其2026年在中国学术评价体系中「含金量」归零，顶尖学者集体退审，顶会审稿制度也在坍塌。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
GAN之父Ian Goodfellow病后归来，剑指高效世界模型
GAN之父Ian Goodfellow等提出，利用符号化表示和游戏虚拟世界数据，或为构建动作条件多模态世界模型最佳路径，该模型可支持长时序任务预测与规划，还探讨构建原因、数据来源等。