「预训练框架」共找到 3469 篇相关文章
多智能体编排太繁琐？MASFactory用Vibe Graphing直接「话」出来了
多智能体系统编排当前较为繁琐，北京邮电大学开源 MASFactory 框架，提出以图为中心架构和 Vibe Graphing 开发范式，将开发推向自然语言驱动时代，系统评估显示其效果良好。
The Batch: 906 | AI 巨头分担维基百科的成本
维基百科成立25周年，维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作，推出Wikimedia Enterprise计划，允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持，AI公司也需其数据训练模型。
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构，实现评测全链路自动化。它能学习标注标准，完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案，解决多模态幻觉等问题，提升机审率，节省标注成本。
首篇WebAgents综述：大模型赋能AI Agent，实现下一代Web自动化
互联网任务重复繁琐，香港理工大学研究人员从架构、训练和可信性等角度，总结WebAgents代表性方法，梳理研究进展。WebAgents能根据用户指令完成网页任务，其发展预示人机关系新纪元。
腾讯混元TurboS技术报告首次全公开：560B参数混合Mamba架构，自适应长短链融合
腾讯公开混元TurboS技术报告，该模型是超大型Hybrid Transformer - Mamba架构MoE模型，融合Mamba与Transformer架构优势，有自适应长短思维链机制，激活参数56B。在多评测中表现佳，推理成本低。
你天天用的Claude和Codex，Meta内部不让随便用了
今年5月Meta给工程师划红线，限制用Claude Code和Codex，因其太好用。Meta组建团队自研编程助手MetaCode，担心外部模型输出渗进训练数据，出现“蒸馏陷阱”，且能省钱。
让扩散模型「可解释」不再降质，开启图片编辑新思路
过去三年扩散模型席卷图像生成领域，但可解释性研究是‘黑箱’，且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架，可解释且不降质，还带来新图像编辑方式。
MCP•RL 开源：让 AI 通过强化学习，自己学会怎么用 MCP 服务器
MCP•RL 是 Agent Reinforcement Trainer (ART) 框架一部分，能让 AI 模型通过强化学习学会高效使用 MCP 服务器，解决工具调用痛点。ART 无需标注数据、通用性强，提供便捷集成方式，项目开源。
超 10 万人都在看！Qwen3重塑文本嵌入与重排序技术版图
文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建，有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案，还给出实战代码。
姚顺雨提到的「AI下半场」，产品评估仍被误解
OpenAI研究员姚顺雨提出「AI下半场」重点转向定义问题，评估重要性超训练。亚马逊Eugene Yan发文补充，指出产品评估常被误解，应运用科学方法，践行评估驱动开发，自动化工具也需人工监督。