「自监督学习」共找到 2384 篇相关文章
DeepSeek在Agent上做了件大事!
昨天DeepSeek发布V3.2正式版,强化Agent能力并融入思考推理,其在Agent评测达开源模型最高水平。文中分析Agent成开源‘心病’的痛点,介绍DeepSeek相关解决策略及成果,还给出使用示例。
这款开源AI卡片笔记,让我果断卸载了Obsidian!
开源君推荐开源项目Blinko,它是自托管、AI驱动的个人笔记工具,主打“快”与“智能”,将RAG技术和LLM能力融入笔记管理,数据自主可控,适合注重数据安全和知识管理的人。
ChatGPT「群聊」功能正式开启内测
OpenAI正式在部分地区试点ChatGPT群聊,覆盖移动端和网页端。该功能可用于生活娱乐、工作学习等场景,由GPT - 5.1 Auto模型驱动,操作简单,还考虑了隐私与控制。
大小模型协同架构在金融智能投顾中的应用与挑战
本文整理自北银金科高级算法专家尹辰轩分享,介绍大小模型协同架构下的大模型投顾方案,能解决幻觉问题、优化回答深度。还提到 12 月 19 - 20 日 AICon 北京站聚焦多热门方向。
Meta这两篇最新Agent Learning论文,有些意思!
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文,从‘如何低成本获得高质量经验’出发,形成技术链,为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图,还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
GitHub MCP 注册中心提供了一个发现和部署 MCP 服务器的中心枢纽
GitHub 推出 MCP 注册中心,旨在帮开发者发现和使用 AI 工具,简化 AI agent 连外部工具的过程。它列出 40 多个 MCP 服务器,还展示受欢迎程度。此外,Docker、Postman 等也有相关目录。
微调已死?Agentic上下文工程登场,无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术,让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册,引入三种协作角色与三项创新,实验显示其在两类任务上表现优异,成本和延迟显著下降。
听说,大家都在梭后训练?最佳指南来了
大模型时代,Scaling Law 边际效益递减,业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门,涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
1.5B推理模型新SOTA,RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒
QuestA通过在训练中注入解题提示,实现两项成果:在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能,还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题,为开发强推理模型打开大门。
哪个大学生能拒绝帮你搞定 Office、编程、设计的全能搭子?
国务院印发意见明确智能应用普及目标,高校也展开AI教育。Agent技术成大学生“新工具箱”,文章介绍其概念、运行方式,还以扣子空间为例展示在学术和校园生活场景的应用,最后公布了相关活动信息。