「强化预训练」共找到 2556 篇相关文章
灵初智能陈源培:一个 00 后的机器人之梦
00 后陈源培是灵初智能联创,本科土木工程专业,大二因比赛对机器人感兴趣。他研究灵巧手,参与开源项目,灵初发布相关模型。他认为强化学习对灵巧手重要,还谈了模型、创业、落地等看法。
超脑未来WorldDreamer V4横扫多个权威榜单,世界模型进入群体智能时代
超脑未来发布 WorldDreamer V4,它以多智能体为基本单位,具多种核心能力。采用新预训练架构,引入 Masked Agent Modeling,用共享隐式世界状态带来新协同范式,还在多权威榜单领先。
算力极限下,OpenAI 急着做什么?
OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman接受专访,就产品战略收拢、新基座模型Spud等议题给出内部判断,回应业界质疑。他称产品调整是算力硬约束下的优先级排序,还透露了产品核心方向和Spud进展。
想进OpenAI?先解出这道题,百万美元算力已就位
OpenAI发起Model Craft Challenge「Parameter Golf」项目,要求在固定数据集上降验证损失,模型产物控制在16MB内,8张H100 GPU 10分钟完成训练。提供百万美元算力,6月招早期人才,挑战3月18日至4月30日。
BigBang-Proton: 自回归基座模型统一语言、科学和物质世界
超对称公司发布新版基座模型 BigBang - Proton,实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理,挑战主流 AGI 技术路线。它有三项创新,在多专业学科任务表现出色,还提出宇宙尺度压缩构想。
震撼实锤!清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱:AI优化器为何名不符实?
为降低大模型预训练成本,近年新优化器频出,宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷,对比不同缩放范式加速差异,给出优化器设计见解,证实严格基准评测必要。
清华团队开源发布首个结构化数据通用大模型
2025年8月29日,清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”(Limi X)结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术,适配多任务,性能超最优专用模型,已落地多个工业场景。
从BERT到T5再到Qwen3:关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入(GPTE),系统介绍其架构、数据、模型,探讨预训练语言模型(PLM)给GPTE带来的基础能力与高级扩展,还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
阿里开源创新AI Agent:媲美Deep Research,Github每日增长第一
人类信息检索能力受限,OpenAI的Deep Research虽能解决难题但闭源。阿里巴巴通义实验室开源AI Agent框架WebSailor,在多基准测试表现出色,核心技术围绕复杂任务生成和强化学习模块展开,在Github成绩亮眼。
CVPR 2025 | SketchVideo让手绘动起来,视频生成进入线稿时代
中国科学院大学等团队提出基于线稿的可控视频生成和编辑方法SketchVideo,发表于CVPR 2025。它基于预训练模型添加线稿控制网络,解决现有视频生成模型可控性等问题,实现高质量视频生成与编辑。