「训练推理协同」共找到 3863 篇相关文章
Qwen3-Max-Thinking:会想能干,比强更强
正式推出旗舰推理模型 Qwen3 - Max - Thinking,其在多关键维度显著提升,性能媲美顶尖模型。引入自适应工具调用和测试时扩展技术,现已上线 Qwen Chat,API 也开放,还介绍了使用方法。
端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环,模拟人类认知全过程
南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection,让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制,实验证明该框架能提升智能体能力。
一个LoRA实现GPT-4o级图像编辑!浙大哈佛新模型冲上Hugging Face榜二
随着Gemini、GPT - 4o等把基于文本的图像编辑推向高峰,提高性能常需大量数据和大参数量模型。而浙大哈佛团队提出ICEdit,用少量数据和参数实现高质量图像编辑,媲美甚至超越商业大模型。
OpenAI主攻速度的第一个模型来了:GPT‑5.3‑Codex‑Spark
OpenAI发布GPT-5.3-Codex-Spark,是GPT-5.3-Codex轻量级版本,也是首个为实时编程设计的模型。亮点是速度快,推理超每秒1000 token,已向ChatGPT Pro用户开放,后续规划融合两种工作模式。
LeCun发布最新世界模型:首次实现16秒连贯场景预测,具身智能掌握第一视角!还打脸用了VAE
LeCun团队推出PEVA模型,让具身智能体学会人类“预判能力”,首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer,用真实数据训练,解决长时序问题,还能筛选最优动作。
ICLR 2026|在「想象」中进化的机器人:港科大×字节跳动Seed提出WMPO,在世界模型中进行VLA强化学习
香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式,可让具身智能在‘想象中训练’,解决传统 VLA 训练瓶颈,目前论文、代码与模型均已开源。
DeepSeek、智谱被曝造芯,国产大模型绕开英伟达!
据路透社等爆料,DeepSeek与智谱AI正秘密自研定制化AI芯片,目标是摆脱对英伟达等的硬件依赖,构建自身算力生态。因算力账本和外部环境压力,两家公司选择研发面向推理场景的芯片。
AI一眼认出95万物种,还能分辨雄雌老幼,2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型,取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中,准确率远超DINOv2,还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。
机器人搬冰箱成了!洗碗之后又一痛点,网友:解放我的髋关节
波士顿动力最新人形机器人Atlas能搬动几十公斤重冰箱。它定位为干重活,动作模拟人类搬重物,训练靠强化学习,经参考轨迹、奖励函数、仿真训练、真机测试迭代。
宇树:开源机器人世界大模型!
宇树开源世界模型 - 动作架构UnifoLM - WMA - 0,它属UnifoLM系列,适配多机器人本体。真机部署表现出色,预测与实际操作吻合。官方介绍训练策略,代码开源后GitHub获100 + Star。