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抛弃“级联”架构!快手OneRec用大模型重构推荐系统,服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈,快手用OneRec重构推荐链路,服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计,还提及优化及多模态联合训练方向。
OpenAI核心研究员:比提示词工程更重要的,是spec-writing
OpenAI研究员Sean Grove在AIEWF 2025演讲提出,程序员最有价值技能是向AI传达意图,完善规范是含完整意图的「源代码」。他还分享软件工程看法,涉及规范执行、模型训练等内容。
社交Agent: 通过RL学习自适应Thinking,根据场景在“秒回”和“深思”间灵活切换
现有聊天机器人在人情世故场景表现不佳,论文指出大模型思维‘一根筋’。研究团队设计4种思维模式,用AMPO强化学习算法动态切换。在模拟社交任务中,AMPO表现超GPT - 4,省时高效。
文生图Scaling新变量,被字节Seed团队发现了
ByteDance Seed团队研究发现,文生图模型中自然语言Caption变长,不意味着模型获更多视觉监督,其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt,从两侧提升文本条件,在多任务上取得显著提升。
这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了
文章从神经网络入手,介绍其概念、学习过程,进而引出大语言模型,阐述其原理、训练方法,还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式,如Agent、MCP等,展现神经网络和大模型发展现状与前景。
刚刚,DeepSeek扔出大杀器,梁文锋署名!暴力优化AI架构
2026新年第一天,DeepSeek发表梁文锋署名新论文,提出「mHC(流形约束超连接)」架构。它仅增约6.7%训练时间开销,就能让27B参数模型性能显著提升,还可能淘汰ResNet结构。
NeurIPS 2025 Best Paper | 扩散模型不为人知的“时间差”:为什么先学会创作,后学会抄袭?
深度学习中,扩散模型能生成新图像且抗过拟合。巴黎高师和博科尼大学研究团队论文指出,这源于隐含的动力学正则化,训练分两阶段,数据量增加会拉开‘泛化窗口’,还给出数学解释。
AI Agents,年中总结!
文章梳理6月旧金山AI Engineering World's Fair重磅分享,指出AI Agent发展方向是成为自主处理复杂工作的助手,还介绍了Ambient Agents崛起、Agent UX设计两派观点、训练进入RL时代等关键趋势。
AI最尴尬的短板,中国科学院出手了
7月24日,中科院计算所“知境”团队发布知境社会心智大模型技术体系,为现有大模型补社会心智短板。其建评测体系SoMBench,设计训练系统Zing,用部署架构Actio,在多评测超越GPT - 5.5等,应用前景广。
有人把巴菲特芒格炼化成Agent,然后开源了…
AI Hedge Fund项目将12位世界级投资大佬“炼化”成Agent,可实时分析股票、完善交易策略,还内置回测模块。它兼容13种大模型,部署门槛低,开源后获高星。不过多数框架未实盘,投资有风险。