「学习框架」共找到 2750 篇相关文章
开学了:入门AI,可以从这第一课开始
文章从生活小事引出AI相关知识,介绍了AI学习方法,包括掌握数学基础、编程能力,持续学习与实践。还提及AI现实挑战与机遇,回顾其发展历程,最后给学习者送上祝福与建议。
8秒极速生成!复杂场景图像定制低成本轻松驾驭,已开源丨字节北大联合发布
字节跳动与北大联合推出支持多条件组合的统一图像定制化生成框架DreamO,能实现主体、身份等多样化定制。与商业大模型比,它开源、成本低、速度快,8 - 10秒可完成图片定制。
长程 Agent 越跑越乱?ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时,传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架,扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分,降低推理开销。
给 Agent Skills 装上眼睛:MMSkills 用多模态技能包教会智能体看状态、做决策
上海交通大学和小红书团队推出面向通用视觉 Agent 的多模态技能框架 MMSkills,将可复用技能扩展为多模态程序性知识,通过 branch loading 调用视觉证据,在 GUI 与游戏任务评测中表现出色。
让 Claude 自己循环干到完成——Ralph Loop 原理与实战指南
文章介绍了Ralph Loop技术,它由程序员Geoffrey Huntley发明,核心是让AI持续工作直到外部验证通过。对比了与主流Agent框架的差异,还列举其真实战绩、使用方法及适用场景。
马斯克惊叹!DeepSeek和Kimi先后出手,捅破了Transformer的「潜规则」!
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习,用数学约束保证稳定性;Kimi将注意力机制用于层间连接,解决了更根本的问题,性能提升显著。
多智能体大语言模型中的人类自适应协作
尽管大语言模型有进展,但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制,结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色,为构建 Agentic 系统提供指导。
图谱检索全面 or 效率?蚂蚁&浙大Deep GraphRAG:全都要
传统 RAG 遇复杂 Query 易失效,GraphRAG 带来新三难。蚂蚁与浙大提出 Deep GraphRAG,有层次化检索、Beam - Search 重排、DW - GRPO 强化学习三板斧,实验显示其性能优、延迟低。
深度之赌:从卧室到上帝机器
文章讲述现代AI秘史,从Jeff Dean本科研究神经网络失误,到Google Brain诞生;还有Hinton等深度学习先驱经历,如Hinton当实习生、AlexNet诞生等,也提及Google发展及未先发ChatGPT原因。
让 AI 像真人一样操控手机完成各种复杂任务
MobiAgent是强大的移动端智能体系统,含智能体模型家族、加速框架、评测基准。能让AI像真人操控手机完成复杂任务,提供开箱即用App,内置经验检索模块可自动优化规划。