「语言学习」共找到 2312 篇相关文章
智源发布 2026 十大 AI 技术趋势:世界模型成 AGI 共识方向
2026年1月8日,智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》,指出AI演进核心从语言学习转向理解物理世界秩序。报告阐述了AI从数字迈向物理世界的三条驱动主线,并给出十大趋势,为行业提供布局锚点。
长达790年视频镜头,打造原生多模态世界模型!北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5,它将视觉和语言视为同一种数据流,在超13万亿token数据上学习,解决长视野多模态信息处理问题,经多阶段训练和优化,能力强大且已开源。
RL训练总崩溃?R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要,但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward,解决训练不稳定等问题,在基准上超SOTA模型,还在快手业务场景成功应用。
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1,教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架,通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题,在多数学基准上提升准确率,还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。
黄仁勋李飞飞林斌投了同一家机器人公司
Generalist是专注给机器人“造通用大脑”的AI公司,创立不久便多次融资,估值超20亿美元。其GEN - 1.5有强大泛化能力,演示一次就能上手,但也有很大进步空间,展示了未来通用机器人大脑学习方式。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制,包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化,介绍了各机制代表项目及成果,指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
龙虾开始投简历了,月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工,写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化,展现犯错、复盘、改进的过程,体现AI从错误中学习的能力,也凸显人对AI调教的重要性。
实测可灵3.0 - 属于每个人的导演时代。
可灵更新至3.0版本,将视频模型能力提升到新高度。它有分镜和语言两大升级方向,还升级了Omni模型。可灵3.0适合文生视频等,3.0 Omni擅改视频,二者结合能覆盖多数视频生成场景。
刚刚,Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏,Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客,提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度,成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发,大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
老外傻眼!明用英文提问,DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升,海外研究者用英文提问,它却用中文思考。评论有两种观点,相关论文显示中文省token但非最有效,大模型选思考语言并非只看效率。