「嵌套可扩展监督」共找到 599 篇相关文章
OpenAI反挖四位特斯拉、xAI、Meta高级工程师,目标星际之门
本周二消息,OpenAI从特斯拉、xAI、Meta等公司挖来四位工程师加入扩展团队,该团队负责“星际之门”项目,构建AI基础设施。此前Meta挖走多位OpenAI员工,OpenAI承诺正面交锋。
「重要性采样」并不「重要」?快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中,重要性采样机制“失灵”,存在权重错配现象。为此提出算法ASPO,在多基准测试中展现优势,训练更稳定。
再造一个10亿爆款!Ins之父卸任Anthropic CPO,空降一线写代码
Anthropic高层大调整,Instagram之父Mike Krieger卸任CPO,转岗加入核心神秘部门Labs成技术团队成员。Anthropic扩展Labs团队,欲围绕Claude快速迭代产品,应对竞争。
把RoPE扔掉,AI更能看懂长上下文!Transformer作者团队开源大模型预训练新方法
Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE,可丢弃位置嵌入扩展上下文,解决RoPE长序列处理缺陷,在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI,此前还有相关研究成果。
狂揽19.7K star!!神级开源自动化神器,拖拽即搞定,上千模版,太爽了!
本文介绍开源浏览器自动化扩展工具Automa,它基于Vue开发,支持Chrome和Firefox。不用写代码,通过拖拽模块搭建自动化流程,功能丰富,在GitHub星标超19.7k,适合非程序员等人群。
深度拆解,硬核解构,揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍
文章深度拆解 vLLM 推理系统,介绍其核心组件和高级特性,包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等,还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容,助力读者理解推理引擎工作原理。
OpenAI宣布推出AI在线招聘平台,和微软的领英打起来了
OpenAI计划2026年推出AI在线招聘平台OpenAI Jobs Platform,借助AI匹配企业需求与员工能力,将与微软领英竞争,还与多机构合作,同时扩展学习平台并推认证课程。
高效Agents的尽头是,Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题,很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例,介绍了Harness架构,包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等,还提及安全架构、多模型路由等内容。
Lumina-mGPT 2.0:自回归模型华丽复兴,媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型,统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略,实验表现优异,后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
Claude Agent Skills:从第一性原理深入剖析
本文深入剖析Claude的Agent Skills系统,它是基于提示的元工具架构,借助‘提示展开’与‘上下文改写’扩展大模型能力。文中以具体技能为例,介绍其机制、构建方法、编写规范及常见模式。