「AI大模型」共找到 14396 篇相关文章
当SFT遇上RL:基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中,SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法,先判断样本学习阶段再匹配优化路径,在多场景实验中表现出色,不过有实验边界。
既要安全⼜要弹性,理想汽车如何解开企业 OpenClaw 落地死结|甲子光年
2025年以来,大模型应用飞速发展,以OpenClaw为代表的开源框架是变革催化剂,但其在企业级生产环境有缺陷。理想汽车以阿里云ACS Agent Sandbox及ACK为核心,为Agent构建专属‘沙箱’,解决落地难题。
Claude Opus 4.7连夜突袭:或将抢走全球7亿打工人饭碗!
Anthropic正式发布Claude Opus 4.7,定义为当前可广泛使用的最强Claude模型。其核心升级在复杂任务执行、高清视觉理解和长链路工作流,视觉能力大幅提升,在多方面超越对手,普通用户使用有三大变化。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发,实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长,大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发,采用多阶段渐进式剪枝策略,实现无损加速,在图像和视频理解场景表现卓越。
Relink:为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题,GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题,但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架,实验显示其性能领先,对RAG系统设计有启示。
走一步看一步、两三个月就迷茫一次:字节扣子的两年「创业」
字节的扣子刚完成大版本更新,定位“职场AI,就用扣子”。它过去两年像早期创业团队“野生”生长,从Bot Studio到工作流平台,再到扣子空间,如今迈向Vibe Coding,强化“伙伴”定位,值得产品创新者研究。
AgentIF-OneDay 发布,评估全场景长时复杂任务
红杉中国 xbench 发布 AgentIF - OneDay 评测体系,用于评估大模型解决复杂任务的能力。该体系从任务复杂度新视角出发,沿 Scaling Context 和 Scaling Domain 推进,构造了三类典型任务进行测评,揭示了主流 Agent 的能力边界。
TPAMI | DC-SAM:打破SAM交互限制,基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文,提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分,实验在多基准测试获 SOTA 性能,为视觉大模型落地提供方案。
Unsloth-MLX:在Mac上微调LLM,代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户,在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX,基于MLX框架,让Mac用户本地高效微调大模型,改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端,还介绍项目特点、状态等。
马斯克想要「杀死」氛围编程,就像FSD搞定自动驾驶
马斯克在X平台称xAI将消除氛围编程,让它回归纯粹编程,能按描述制作应用。氛围编程借助AI根据自然语言指令自动生成代码,若xAI愿景成真,软件开发范式或转变,程序员工作模式也将改变。