「训练系统」共找到 3634 篇相关文章
AI批量轰炸苹果bug赏金计划,审核团队已下线
苹果bug赏金计划因AI冲击设冷静期,业余选手用ChatGPT批量找漏洞,让审核团队分身乏术。同时,苹果最强防御系统被AI攻破,不过防御者也能用AI工具,苹果首次在安全修复中致谢AI。
OpenClaw 类自主智能体生态构建
文章围绕OpenClaw类自主智能体生态展开,从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建,还分析了安全风险、治理体系、角色分工及面临的挑战与机会,为理解和发展Agent生态提供参考。
让AI看懂科研图表:深势科技开源150万高质量科研图文数据集
深势科技开源OmniScience数据集,含150万个高质量图文对。它利用先进工具攻克图文提取难题,经严格筛选成型,涵盖多学科。还设计重写流水线提升图文语义契合度,基于此训练的模型表现优异。
AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论:TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进,AI 深度介入开发带来新生产路径,但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论,通过提前定义测试点与边界条件,平衡能力利用与风险控制,确保系统可控、安全、可持续。
定位大模型「作弊」神经回路!新研究首次揭示:虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率,背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解,定位到关键记忆节点,发现‘困惑度悖论’,还能操控记忆,成果对评估、检测和去污染有意义。
NeurIPS 2025 | Code Graph Model:重塑代码大模型架构,利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上,蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」,它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制,打破业界刻板印象,在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
破解空间智能数据稀缺难题,影石开源DiT架构全景生成模型,在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360,设计分层混合训练框架,结合透视与全景图像数据,提升真实感和几何一致性。它支持多任务,优于现有方法,为三维场景生成提供新思路。
估值840亿AI实验室再放大招,他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道,OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」,将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式,为训练大模型提供新思路,还介绍了流形优化器及相关算法。
最窒息的Bug:Agent循环搜索原地打转?SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning(SGR)是革命性AI研究智能体框架,用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」,解决AI助手复杂研究任务的三大痛点,模拟人类研究过程,适用于多场景。
“边说边思考”,Mini-Omni-Reasoner 开创实时语音推理新范式
Mini - Omni - Reasoner将推理能力引入大型语音模型,开创“边说边思考”范式,实现实时语音推理与交互。推出Spoken - Math - Problems - 3M数据集,经四阶段生成流程构建。训练采用分阶段策略,性能超基础模型。