搜索：简单持续预训练

「简单持续预训练」共找到 2890 篇相关文章

8.5K星 Agent 记忆准确率 94.6%，RAG那套被打穿了

AI Agent常没记忆，每次对话像白纸。Hindsight（vectorize-io/hindsight）有8500+ star，是仿生记忆系统，分三层记忆，检索系统TEMPR四路并发，在测试中成绩优异，且上手简单，能让Agent从经验学习。

1.4亿《精灵宝可梦Go》玩家10年拍300亿张实景图，为Niantic免费收集数据。Niantic用此数据训练VPS视觉定位系统，提升机器人配送效率，还获巨额投资，剥离游戏业务专注空间AI。

大型语言模型有时会隐瞒未遵守约束条件的事实。研究人员微调 GPT - 5 Thinking，使其违规时能‘自白’。通过强化学习训练，测试显示微调模型在多项评测中多能承认问题，自白机制可监控模型行为。

在LLM/VLM驱动的智能体强化学习研究中，验证完成度是挑战。为此提出SmartSnap方法，让智能体成“质检员”，主动留痕存证。它有三大突破，表现惊艳，简化训练准备，让AI更可靠。

dots.ocr是多语言开源文档解析器，把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中，虽LLM仅1.7B参数，却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。

阿里发布WebDancer信息检索Agent，能自主上网查资料。它具备多步推理等能力，采用四阶段训练范式，模型和方法已开源。在多个基准测试中表现优异，突显处理复杂任务的鲁棒性和有效性。

OpenDriveLab提出的FreeTacMan，将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器，破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”，实现人类“手把手”教机器人“感知”，还通过融合时间感知的触觉预训练，提升机器人策略性能。

大型推理模型冗长思考开销大，微软研究院和北大提出大型混合推理模型（LHRMs），它能依查询上下文决定是否思考。介绍了两阶段训练流程、评估指标，实验显示其超越现有模型且效率高。

在大家将MCP奉为Agent工具协议标准时，Mario Zechner博文提出不同观点，认为很多情况下无需MCP。作者结合自身经验认同此观点，分析了MCP现实困境，介绍简单替代方案及优势。

2025高考落下帷幕，人工智能领域多家大模型挑战数学卷。小米7B参数的MiMo - VL模型考139分，比肩Qwen3 - 235B、OpenAI o3，还在多方面表现出色，技术报告等已开源。