「互补学习系统理论」共找到 2936 篇相关文章
大厂的AI不限量补贴终会结束!Hermes Agent作者:开源框架真正的狠招是把Claude对Anthropic的忠诚抢过来
科技创作者 Peter Yang 对话 Hermes Agent 作者之一 Karan Malhotra,探讨 Hermes Agent 与其他产品的差异、模型谄媚问题、开源意义等。Karan 指出其独特自我改进系统与专注用户需求特点,还提及让模型更贴合用户的方法。
英伟达不是被计划出来的
英伟达成全球首个市值破5万亿美元企业,打破企业体量天花板想象。其GPU起初为游戏而生,CUDA曾是失败项目,却因深度学习需求成AI关键。其崛起证明伟大难被计划,创新源于多元互动。
StereoAdapter:北大首提自监督,适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解,北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉,以自监督学习适配视觉基础模型到水下域,设计双阶段结构、自监督训练策略等,实验效果好,未来还将多方面改进。
一篇400+文献最新RAG技术系统性综述
本文对RAG技术进行系统性综述,通过筛选5大数据库、128篇高被引文献、343个数据集,给出技术地图、评估框架与未来路线,梳理技术全景、评估指标,还介绍主流数据集,指出RAG已演变为复杂系统。
第一名方案公开,代码智能体安全竞赛,普渡大学拿下90%攻击成功率
亚马逊举办代码智能体安全比赛,普渡大学团队 PurCL 作红队以超 90% 攻击成功率夺冠。他们耗时八月、花百万美元开发全过程红队系统并开源,还发现当前 AI 安全研究在复杂领域对齐有挑战。
多模态“卷王”阶跃星辰:如何利用 JuiceFS 打造高效经济的大模型存储平台
有“多模态卷王”之称的阶跃星辰,自研多模态模型,早期商业存储系统难满足需求,后引入 JuiceFS。文章介绍大模型各环节存储需求,详述 JuiceFS 企业版与社区版优化实践,含模型分发、读性能等优化。
奖励模型终于迎来预训练新时代!上海AI Lab、复旦POLAR,开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段,奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR,采用策略判别学习新范式,适配强化微调,性能和泛化能力强,为LLM后训练带来新可能。
刚刚,OpenClaw最猛升级!底层架构大换血,全网等了9天
OpenClaw「2026.3.22-beta.1」预览版上线,对插件系统重构,新SDK替代旧API,ClawHub成首选分发渠道;安全防护升级,封堵多个漏洞;模型配置升至GPT - 5.4,接入Anthropic Vertex等;多平台体验和Agent引擎也有优化。
智能体时代,人类与AI如何分工?
本文围绕智能体时代人类与AI的分工展开,探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化,挑战传统职业身份,还使工作与生活边界模糊,同时强调人类需掌握系统思维等元技能与智能体协作。
GPT-5点赞!八大顶尖机构发布「自进化智能体」全面综述
在2025年,大语言模型已演变为智能体,但现有智能体部署后难以适应变化。格拉斯哥大学等机构学者发布综述,系统梳理自进化AI智能体核心框架与挑战,提出三定律,还介绍了优化技术、应用案例等,并指出未来方向。