「训练体系」共找到 2686 篇相关文章
Manus高溢价收购背后，是Agent开发落地困境
近期Meta 20亿美元收购Manus引发关注，暴露Agent开发落地难题。阿里云百炼升级“1+2+N”体系，“N”组件解决数据、安全等问题，“2”提供新开发范式，“1”深挖模型服务工程，还发布企业版助力落地。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
让LLM扔块石头，它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》，推出BesiegeField平台，支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务，通过闭环训练提升模型能力，多个模型测试表现良好。
1美元训出专属滤镜，AI把ASCII游戏画质拉满
软件工程师Jeff Schomay用AI将ASCII风格游戏‘雷霆蜥蜴’实时‘翻译’成全动态图形游戏。他借助fal.ai平台解决速度问题，经历多次尝试平衡速度与画质，还训练专属LoRA模型提升画质，但仍面临帧间一致性难题。
别误会00后了！美国千人调查揭秘：85%学生都用AI，首要目的不是偷懒
国外机构调查1047名学生，结果显示约85%学生过去一年用生成式AI处理课程作业，主要用于头脑风暴、答疑与备考。学生希望学校规范AI使用，教师用AI教学学生看法不一，AI重塑大学价值评估体系。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。
全网首个“活的AI社会”上线！Agent背着人类建工会、放贷款，图灵奖得主预言成真了？
强化学习奠基人Richard Sutton认为真正的智能来自能从经验和环境反馈中学习的智能体。iLands创始人唐垲鑫构建了让AI有真实记忆、关系和代价的世界。内测中AI出现自发旅行、建信用体系等行为。
AI抹平了执行力，一个人的价值该重新怎么算
AI 把执行成本压到近乎零，让公司原有的评估制度失灵，出现领导不会下需求、执行力无区分度、产出不稳定等症状。旧体系重执行流量，AI 时代更看重判断势能，组织、管理者和个人都需重新校准。