「跨域迁移学习」共找到 1621 篇相关文章
独家 | 腾讯X Lab 韩磊即将离职，将加入诺亦腾科技
AI 科技评论独家获悉，腾讯具身智能技术中心副总经理韩磊 7 月底离职，将加入诺亦腾科技。韩磊在多智能体强化学习成果多，其参与研究登上《Nature Machine Intelligence》2024 封面，加入诺因该司有大量动捕数据。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
OpenAI久违发了篇「正经」论文：线性布局实现高效张量计算
OpenAI 近日发布研究论文，提出用于高效张量映射的统一代数框架 Linear Layouts，解决了 Triton 等深度学习编译器中长期存在的难题。该框架是使用二元线性代数的张量布局通用代数形式，评估显示其优化版 Triton 性能有提升。
315 行代码构建编程助手，Go大佬揭开智能体的「神秘面纱」
知名Go大佬Thorsten Ball用315行代码构建编程智能体，虽无法与Claude、Gemini等编码功能媲美，但为初学者提供学习范例。文章分享构建步骤，包括准备工作、添加工具等，展示如何让智能体与Claude对话及使用工具。
不做手机缩小版：AI 健康记录迁到手腕，要跨过哪些工程鸿沟？
文章围绕HarmonyOS的穿戴应用，如‘小卡健康’等，探讨将AI健康记录迁移到手腕面临的工程挑战。介绍了应用场景、系统能力调用，以及从接口到产品可用需解决的问题，强调要以用户体验为导向进行产品优化。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
让AI自我进化，斯坦福新课免费教
斯坦福开设新课CS329A《自我进化AI智能体》，被奉为Agent学习新晋资源宝库。课程由实战派教授授课，介绍扩大模型规模、养成能听懂人话的AI、提升AI能力等内容，还探讨AI自我改进及智能体工作流等。
Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
显卡为什么卖得越来越贵？NVIDIA 副总裁：别争了，摩尔定律早就死透了
NVIDIA应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro在播客中指出，嘲笑中国AI“套壳抄袭”是偏见，中国在开源协作上是全球领跑者。他认为摩尔定律已死，显卡难降价，还分享了对开源闭源、模型技术等看法。
马斯克麾下最惨打工人：手滑删掉xAI三周训练数据
xAI一名员工在数据迁移时误删了2到3周的核心训练数据，这或为Grok重组震荡后遗症。xAI为追Claude等，采取喂Cursor数据、自研V9等策略，还曾借道访问竞品模型。如今xAI把算力租给对手变现。