「两阶段注意力机制」共找到 1642 篇相关文章
三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状，提出其技术演进需找三类Reward，还介绍相关概念、DeRisk架构，给出实践案例并将开源技术产品。
刚刚，全球AI百强榜发布！ChatGPT稳坐第一，DeepSeek第三，前50有22个来自中国
a16z发布「全球Top100消费级GenAI应用榜单」，显示AI竞争格局渐稳，进入多极化阶段。中国多款产品跻身前十，谷歌携四款产品入榜，ChatGPT居首，Grok紧追，氛围编程崛起，还有14家‘全明星’公司从未缺席。
DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃？看下Qwen3新范式GSPO
文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO，重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题，会致模型崩溃，进而提出新算法GSPO，实验显示其效率和可扩展性更佳。
5Y News｜赜灵生物完成近4亿元B+轮融资
近日，赜灵生物宣布完成近4亿元B+轮融资，由启明创投领投。资金用于推进创新药临床研究和拓展新管线，强化三大核心技术平台。公司已有核心产品进入关键临床阶段，创始人称2025年将加速海外布局。
VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
聊聊AI应用架构演进
本文按AI应用架构演进路线，介绍每次演进增加的架构内容及相关技术，涵盖从简易架构到Agent模式等各阶段，还提及监控、推理性能优化等，助读者整理新技术，为探讨AI与传统应用架构异同做调研。
苹果拆解AI大脑，推理模型全是「装」的？Bengio兄弟合著
苹果最新研究揭示大推理模型（LRM）在高复杂度任务中普遍‘推理崩溃’。即便给予明确算法提示，模型亦无法稳定执行，暴露推理机制的局限性。研究还通过多种实验环境分析了模型在不同复杂度问题中的表现。
再见Bug！谷歌超级编码智能体Jules上线，免费使用直连GitHub
谷歌推出编程智能体Jules，进入全球测试阶段，有Google账户的开发者可免费试用每日5次。它基于Gemini 2.5 Pro模型，能写代码、修Bug等，还可连GitHub简化流程，预计今年晚些时候推更多功能和企业版。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
比起让大模型写 100 万字的小说，AI 大牛们更想用 AI 拿诺贝尔奖
OpenAI前CPO Kevin Weil创业，新公司定位是“为AI模型收集科学数据”的平台，估值达7.5亿美元。AI4S赛道成为硅谷离职AI高管热门去向，正从概念叙事进入基础设施建设阶段，包括数据、模型、应用层。