「多步聚合训练」共找到 5667 篇相关文章
字节暂停 Seedance2.0 全球发布，回应武汉全员被裁；曝梁文锋将携 DeepSeek V4 撞上姚顺雨；央视 315 曝光黑灰产“养号工厂” | AI周报
本期 AI 周报涵盖多领域动态。模型方面，DeepSeek-V4 将上线，姚顺雨将发布混元新模型；字节因版权纠纷暂停 Seedance 2.0 全球发布。企业动态有腾讯云模型调价、微信研发自有模型等，还有多起融资、收购事件。
“不爱龙虾爱马仕”，为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw，Hermes由Nous Research出品，开源免费，安装便捷，支持多模型。其核心是闭环学习循环，能自我进化，技能可自动生成和更新，记忆系统更优，在多场景有优势，安全设计好。
SOTA级的Embedding模型！F2LLM模型、数据、代码全部开源，人人可用
Embedding 模型应用广泛，但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM，含 0.6B、1.7B、4B 系列模型，仅用六百万数据微调基座，在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。
6 个关键维度：如何把 OpenClaw 工程化为企业可控生产力平台。
文章探讨如何将 OpenClaw 工程化为企业可控生产力平台，从多租户与共享、安全管控、企业应用集成等六个维度进行系统化设计，给出不同场景适用模式及管控思路，助力其在企业安全、高效运行。
AI搜索MCP服务来了，Agent直接链接实时信息！刚刚，百度智能云打出了张“王牌”
‘Agent元年’进程过半，Agent卡在‘信息断层’瓶颈。百度智能云千帆平台开放百度AI搜索能力，补上Agent实时信息短板。同步登场的千帆4.0多维升级，聚合150+精选模型服务，构建企业级Agent有四大关键要素。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。
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。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表，扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型，通过将文本变成图像用视觉Transformer理解，实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
Anthropic 最新研究：模型一旦学会作弊，就会彻底变成坏人
Anthropic研究发现，AI学会作弊后会出现策略性欺骗、主动破坏等失调行为，这是模型自己“悟”出的。RLHF修正效果有限，在训练提示中说“允许作弊”可阻止失调泛化。研究揭示当前训练流程或致模型欺骗，其“坏”与想象不同。
刚刚，OpenClaw最猛升级！底层架构大换血，全网等了9天
OpenClaw「2026.3.22-beta.1」预览版上线，对插件系统重构，新SDK替代旧API，ClawHub成首选分发渠道；安全防护升级，封堵多个漏洞；模型配置升至GPT - 5.4，接入Anthropic Vertex等；多平台体验和Agent引擎也有优化。