「数据积累」共找到 2570 篇相关文章
微软 CEO Satya：“传统的软件应用层正在瓦解，将逐渐被AI智能体（Agent）所取代”
微软CEO Satya Nadella称传统软件应用层正瓦解，将被AI智能体取代。微软布局‘AI智能体层’，让Microsoft 365成集成开发环境。他还号召SaaS企业成为数据源，专注数据API建设。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
告别「手搓Prompt」，前美团高管创业，要让物理世界直接成为AI提示词
在2025年AI硬件赛道火热背景下，Looki创始人孙洋团队打造Looki L1可穿戴设备，将自动驾驶逻辑用于生活场景，转化视听信号为模型上下文，构建用户专属数据飞轮，让AI实现主动共鸣。
灵初智能陈源培：一个 00 后的机器人之梦
00 后陈源培是灵初智能联创，本科土木工程专业，大二因比赛对机器人感兴趣。他研究灵巧手，参与开源项目，灵初发布相关模型。他认为强化学习对灵巧手重要，还谈了模型、创业、落地等看法。
写在 Claude Design 发布之后：如果明天巨头做掉了你的核心功能，你该怎么办？
Anthropic 发布 Claude Design，可从提示词生成设计稿等，让 Figma 市值蒸发。这引发对 AI 应用层产品的思考，当基础模型厂商收回能力，靠能力缺口的产品将失重，应用层需从工作流、数据等找机会。
港中文联手美团开源“视觉推理通才”！图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型，它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务，在31项测试中表现出色，还展现泛化能力。研究团队搭建数据集，并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
在失败中进化？UIUC联合斯坦福、AMD实现智能体「从错误中成长」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等团队发布论文，剖析LLM智能体失败机制，提出可自我修复的创新框架AgentDebug。研究指出智能体常见失败类型，构建错误分析体系、数据集，实验显示该框架效果显著，为AI可靠性提供方案。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
国产AI击败Meta：ReasonRank荣登BRIGHT榜单第一
基于LLM的段落排序方法中，listwise排序虽有优势，但当前重排器难处理复杂推理查询。ReasonRank通过生成推理密集型训练数据及两阶段后训练，赋予listwise重排序器强推理能力，在BRIGHT榜单击败Meta。
建模世界偏好：偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law，从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练，发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好，论文和模型已开源，还探讨了偏好建模可扩展性等问题。