「交错式训练策略」共找到 2800 篇相关文章
华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕，称其受芯片限制，早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题，如135B V2套壳Qwen 1.5 110B，pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等，导致人才流失。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。
警惕全球“最大”芯片IPO的暴雷风险
Cerebras 5月14日上市成2026年迄今全球最大IPO。其核心产品WSE工程有突破，但良率计算方式与传统不同。训练未成功，推理找到新机会。与OpenAI超200亿美元合同背后是股权换订单，财务数据也有隐忧，上市后存诸多疑问。
AI Agent 记忆系统：从短期到长期的技术架构与实践
随着 AI Agent 应用发展，记忆系统成为构建实用 AI Agent 系统的关键技术。文章介绍了记忆基础概念、Agent 框架集成记忆系统的架构，阐述了短期记忆的上下文工程策略和长期记忆技术架构及集成，还分析了行业趋势与产品对比。
PPO-Clip的「盲点」被补齐了？快手提出熵比裁剪方法，从局部约束到全局稳定的关键一跃
快手科技语言大模型团队提出熵比裁剪（ERC）方法，应对强化学习中信任域偏离问题。该方法从全局视角稳定策略分布，在多个数学推理基准实验中提升了模型性能，还与多种方法对比验证了泛化能力。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了！万字长文拆解潜在变量，网友：原来AI在另一个维度作画
上月，GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量，将潜在变量比作「数据精髓」，深入对比多种模型，还介绍训练方法、损失函数等，兼具理论深度与直观洞察。
这可能是，全球最强开源Agent模型，走了一条反Scaling Law的全新范式！
MiroThinker v1.5开源，其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度，训练有严格时间管控，实测表现超Search Agent，“小模型+强交互”或成新方向。
对话八位具身智能大咖：模型之争、数据来源与第一性原理｜甲子光年
在11月20日智源具身OpenDay上，甲子光年创始人张一甲与八位具身智能领域核心践行者对话。探讨世界模型、统一架构等问题，指出具身智能虽前景好，但面临数据、模型等困境，各方分享应对策略与决策原则。
CVPR 2026 ReSAM：每个目标只标1个点，SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》，提出让SAM每个目标只标1个点，通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上，1点标注与全监督差距仅1.3%，省99%标注成本。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1：利用强化学习，让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。