「学习过程」共找到 1648 篇相关文章
不靠高薪靠信仰!以文化破局,Anthropic凭「使命驱动」杀出AI人才血路
顶尖AI人才争夺战在科技巨头间白热化,Meta等不惜高薪抢夺。但Claude开发商Anthropic工程师净增长率超对手,它不靠高薪,凭“使命驱动”和独特文化吸引人才,其经验值得国内AI初创企业学习。
关于 AI Agent,「实在」、「好用」可能比「颠覆」更重要
8月18日百度AI Day上,百度文库、网盘联合发布全端通用Agent「GenFlow2.0」。它无需邀请码,多专家协助,能利用文库和网盘数据,实测在多场景表现超预期,稳定高效,“好用”才是关键。
万字解码 Agentic AI 时代的记忆系统演进之路
文章深入探讨 Agentic AI 时代记忆系统,介绍记忆对智能体的重要性、人脑与智能体记忆的定义分类及操作,还分析 Memory Bank、LETTA 等多款产品实现,总结技术演进趋势,最后提及 Tablestore 的优势。
一次缓存引发的文件系统数据不一致问题排查与深度解析
本文详述由自研分布式文件系统客户端 EFC 缓存架构更新引发的数据不一致问题排查过程。经多轮分析,发现是版本号回退致客户端读旧数据。修复后测试无异常,还揭秘部分 POSIX 接口底层情况。
27M参数战胜GPT-4!脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型(LLM)核心架构存在根本性缺陷,受大脑分层处理和多时间尺度启发,本文提出仅2700万参数的分层推理模型(HRM),免预训练与CoT标注,单次前向传播解决复杂任务,在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
3D-R1:让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1,它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型,解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题,在多任务测试领先,有广阔应用前景。
美团提出多模态推理新范式:RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架,将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能,再SFT补齐短板,训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
在OpenAI上班有多卷?离职员工爆料:7周打造Codex,每天熬到凌晨
OpenAI前员工Calvin French - Owen离职后在博客分享工作经历。他介绍了OpenAI内部沟通、晋升机制、战略调整等情况,还讲述Codex 7周开发发布过程,最后分享离职收获并建议创业者反思或加入顶级实验室。
首钢园社群•邻里Station实战活动课:让AIGC掀起效率革命
7月16日晚,首钢园社群•邻里Station举办“AI视频生成与应用”实战活动课,聚焦AIGC前沿趋势。授课达人展示前沿AI平台案例,还进行多环节教学,剖析行业趋势,首钢园为学习实践提供好环境。
性能提升 10 倍,零改造实现 DIFY 模式迁移至 Spring AI Alibaba 模式
文章深度讲解如何将 Dify 平台开发的应用导出为 Spring AI Alibaba 工程。先介绍两者特点,后通过示例展示转换过程,还阐述迁移收益,如扩展灵活、性能提升 10 倍,最后提及 Spring AI 后续计划。