「后训练技术」共找到 5938 篇相关文章
教育工作者如何使用AI？Anthropic分析了7.4万份对话后，发现了这些
Anthropic分析7.4万份匿名对话，揭示高校教师用Claude的情况。教师用AI场景多样，如课程开发、学术研究等。使用方式分协作增强与完全委托，AI评分有争议，研究也存在局限。
4个月，创建20万个应用，这是背后的产品｜对话百度秒哒
百度无代码应用搭建平台秒哒4个月创建20万个应用。量子位对话其负责人朱广翔，他表示AI时代创意至上，秒哒让创意落地，还介绍其多智能体协作、打通百度生态等思路，以及功能迭代和未来规划。
2025 WAIC落幕，深谋科技异军突起，以技术与落地破局具身智能赛道
2025 WAIC落幕，深谋科技作为精英合作伙伴首次亮相，未随波逐流，而是切入脑控、动态视觉伺服和康养场景三大底层能力领域，开拓创新赛道。其产品已商用部署，吸引众多媒体关注。
AI 智能体实战：100+次迭代后的意图识别提升之道
文章围绕AI智能体意图识别与槽位抽取展开，介绍初级到高阶四种方案。初级方案简单高效但意图多易出错；中级解耦架构，适用于复杂场景；进阶用RAG召回解决意图识别不准；高阶应对多轮对话挑战，各有优劣。
Meta华人新秀毕树超，重磅爆料下一代LLM路线！RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
图灵奖得主Hinton国内首次现身演讲：AI超越人类后，我们该怎么做
在世界人工智能大会WAIC上，图灵奖得主杰弗里・辛顿发表演讲，围绕AI历史、未来等展开。他认为大语言模型与人类理解语言方式相似，数字智能知识分享效率远超人类，还提议构建网络让AI向善。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
爆改绩效汇报后，赵晓卉：“等着拿奖金了”｜甲子光年
本文介绍飞书未来无限大会成果，升级多维表格，发布知识问答产品与开发套件。还在直播节目中帮嘉宾解决业务痛点，如赵晓卉绩效汇报、朱萧木电商管理等问题。此外，飞书发布AI应用成熟度模型，推动行业健康发展。
MIT发布自适应语言模型！新任务，自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL，让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示，其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1，在少样本学习和知识整合任务表现优异。
深度剖析将 Kafka 构建在 S3 上的技术挑战与最佳实践
文章基于AutoMQ深入剖析将Kafka构建在S3上的挑战与解法。探讨延迟、IOPS、缓存管理等问题，介绍AutoMQ应对策略，如用WAL+S3架构降低延迟、批处理数据减少请求等，还提及Kafka兼容性及跨区流量成本处理。