「后训练范式」共找到 4410 篇相关文章
o1核心贡献者离职后首发声：AI是史上最强杠杆，超越人力、资本和代码
刚被曝加入Meta的前OpenAI核心研究员Hyung Won Chung，分享对AI未来的思考。他认为AI是最强大杠杆，能成个人能力倍增器，智能体开启无需许可的复合杠杆，还能推动人类科学进步。
氛围编程后，Karpathy又双叒有新「脑洞」！PDF将死，未来99%是AI氛围阅读
Karpathy提出未来研究论文不应是PDF格式，未来99%注意力将来自AI，科研成果应为AI优化。此观点源于生物学家Michael Levin关于为AI写作的讨论，引发众多科技思想者回应。
Sam Altman 又被告了！65亿美元收购Jony Ive 公司背后的精心「偷盗」大戏
智能耳机创业公司IYO将OpenAI和Jony Ive告上法庭，称其抄袭创意、盗用商标。IYO从2018年开始研发无屏幕智能耳机，投入超6200万美元，而OpenAI今年5月以65亿美元收购的IO公司目标与之相同，发音也一样。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
卧底房产AI三天后，我发现地产圈的「信息差」，正被这样一铲到底！
文章测评房产AI工具CRIC深度智联，让其与OpenAI、Google、Anthropic旗下通用AI比拼写地产研报。结果显示，CRIC以独家行业数据库实现降维打击。此外，它还有普通和专业两版，适用不同人群，也指出AI有边界。
Claude 4如何思考？资深研究员回应：RLHF范式已过，RLVR已在编程/数学得到验证
Anthropic两位研究员在博客采访中透露Claude 4思考细节。提到可验证奖励强化学习RLVR在编程和数学领域获证明，探讨了RL扩展、模型自我意识等，还为大学生给出AI领域建议。
a16z聊AI编程：别担心被取代，新玩家、新范式带来的是「很多」机会
a16z三位投资合伙人认为AI Coding是第二大AI市场，有望成最大单一市场。他们对编程未来不悲观，指出新人群与新方法或催生新软件形态，编程语言不会被取代，资深工程师仍被需要。
泛化性暴涨47%！首个意图检测奖励范式，AI工具爆炸时代意图识别新解法
随着大模型和工具增长，AI 助手意图识别遇新挑战。腾讯 PCG 团队用强化学习等方法，提升模型泛化能力，还从多方面剖析优势，最后提出未来研究方向。
15岁进少年班，97后打造「元点机器人宇宙」：全栈技术自研领跑家庭机器人赛道
元点Zeroth发布全尺寸人形Jupiter和异构机械臂家庭协作机器人N1，强调与人类长期共生关系。其创始人是97年的郭人杰，公司已累计融10亿。元点有全栈技术体系，走渐进式落地路线。