「关键表征微调」共找到 1368 篇相关文章
干货满载!腾讯云AI技术周圆满收官,回顾如何利用AI增效创收
2025腾讯全球数字生态大会启幕前夕,腾讯云联合InfoQ打造「AI技术周」,9月8 - 14日直播输出,围绕多关键议题邀大咖对话,公布多项AI+产品进展,涵盖降成本搭应用、AI Agent落地、数据库智能进化等内容。
2025 AI Agent全景报告:50+权威数据,85%企业已上车、发展趋势预测!
index.dev发布AI Agent调研报告,盘点50多个关键数据,涵盖应用趋势、场景、工作流等。截至2025年,85%组织集成AI Agent,市场价值73.8亿美元,预计2032年达1036亿美元。报告还分析技术栈各层应用及市场趋势。
刚刚,OpenAI通用智能体ChatGPT Agent正式登场
北京时间周五凌晨,OpenAI发布全新ChatGPT Agent,实现通用智能体能力关键升级。它能自动用多种工具规划,完成复杂任务,已向部分订阅用户开放。其整合多能力,配备工具,基准测试表现佳,但也有安全风险。
一篇综述:知识图谱的3种类型,6大推理任务
知识图谱(KGs)在认知智能系统中作用关键,知识图谱推理(KGR)能基于现有事实推断新知识。文章综述了3种知识图谱类型、6大推理任务,介绍推理方法、应用,还指出KGR面临的挑战与机遇。
Cursor迎来史诗级更新,关于Cursor 1.0.0版本,这里有你需要知道的一切!
2025年6月5日,上线2年的Cursor迎来首个正式版1.0.0。此次更新功能多且关键,如上线代码审查工具Bugbot、全面开放后台代理功能等,虽提升了开发效率,但部分功能有使用成本,对新手不太友好。
SFT在帮倒忙?新研究:直接进行强化学习,模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调(SFT)+ 强化学习(RL)」训练大模型。但新研究发现,SFT 会引发「伪推理路径」,阻碍推理进步。相比之下,直接进行 RL 训练,模型多模态推理上限更高,该团队训练的模型还刷新了纪录。
ChatGPT转型计划曝光!不再只是回答问题,而是通过穿插使用工具变身行动助手
OpenAI CPO Kevin Weil在访谈中透露,ChatGPT将从回答问题转变为为用户做事,通过穿插使用工具解决复杂问题。当下模型成本已是GPT - 4的500倍,未来将不断降低API价格,还提及模型效率突破关键等内容。
Loss收敛不代表学会:腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调(SFT)是主流LLM落地方案,但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象(ILP),论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
任务自适应 Harness:从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地,后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为,用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness,探讨多Agent协作记忆。
AI 原生软件工程的可观测性与可控制性
文章指出 AI 成研发主力军,改变软件生产方式,传统研发管理办法需升级。当前人和 AI 协作有诸多问题,介绍了研发三阶段,阐述可观测性与可控制性概念、关键指标,以及实现可控制性的要素,强调二者结合构建高效研发体系。