「训练成本」共找到 3374 篇相关文章
AGI倒计时，OpenAI首席研究官重磅表态：留给人类的窗口「很小」
OpenAI首席研究官Mark Chen称AGI即将到来，模型能自主研究。他反对‘预训练已死’，认为Scaling曲线未到头。还提出‘Vibe Researcher’概念，不过通往AGI有评测和持续学习等问题待解决。
我手机里装了20个AI，最后发现只需要一个
AI工具爆炸，人们成了「AI项目经理」。百度DuMate在开发者大会展示强大能力，一句话可让三件不同工作并行执行，有技术架构支撑，已获认证且成本下降，入口之争本质是生态之争。
揭秘与评测 30K+ Star 的 Graphify：企业存量系统 AI 编码的"第二大脑"。
文章揭秘评测 30K+ Star 的 Graphify，它能将分散材料转为结构化知识图谱，助 AI 编程助手理解代码。介绍其使用方法、原理，经测试它能提升综合质量、降低探索成本，不过并非万能解药。
Meta正炼化老板：24小时不间断工作，扎克伯格真成机器人了
《金融时报》爆料，扎克伯格正将自己炼成“代理CEO”扎克bot，由其影像和语音数据训练，本人也参与其中。超级智能实验室攻克相关技术难题，Meta还开发“CEO Agent”，但项目上线或面临问题。
agent未来落地的收敛形态
当前agent开发变重，基模优化与agent开发脱钩。后续落地的技术收敛范式是将基模训练和agent开发有机结合，有模型更小、agent更智能、基模深入业务场景带来新想象力等好处。
ERNIE 5.0：走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”：Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题，浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO，前者奖励“思考过程”，后者优化训练框架，实现推理效率提升，适用于企业场景。
小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
对话张笑宇：一个科技史学者选择成为“AI降临派”｜甲子光年
科技史学者张笑宇成“AI降临派”。他以“人类当量”和成本说明人类与AI的能力代差，提出全新治理架构，还谈AI应用困境、情感陪伴风险等，认为人类要与AI商定未来。