「学习体系」共找到 1949 篇相关文章
拥有Github 的微软终于出手，发布一键生成全栈应用的GitHub Spark！
微软发布GitHub Spark，能以自然语言生成全栈应用并一键部署，默认用Claude Sonnet 4。它遵循微应用理念，有强大功能体系，深度集成GitHub。开发者看法不一，目前向Copilot Pro+用户开放，或改变市场格局。
深夜开源首个万亿模型K2，压力给到OpenAI，Kimi时刻要来了？
昨晚，月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型，同步上线更新 API，价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA，展示出领先能力，还介绍训练关键技术，或成模型智能进化关键。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++，长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制，保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源，研究在性能和效率上优势明显，有广泛应用价值和拓展空间。
Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。
智能PPT生成系统
MultiAgentPPT是基于A2A + MCP + ADK的多智能体系统，能流式并发生成高质量PPT。它通过多智能体协作，从大纲生成到内容汇总，提高效率与准确性，还介绍了使用界面、项目结构、快速开始步骤等。
ICML 2025 Spotlight | 新理论框架解锁流匹配模型的引导生成
西湖大学冯睿骐、吴泰霖等针对流匹配模型能量引导算法难题，推导新理论框架，提出三大类实用算法，给出性能分析与比较，为流匹配引导采样及生成模型应用提供理论基础。
从AI Agent到Agentic AI：开源如何助力开发者解决行业痛点？
2025年全球开源软件项目数量增长，中国企业贡献显著。字节跳动在火山引擎原动力大会开源开发者日上，多位负责人分享开源经验，探讨其为AI Agent带来的技术改变，展示解决行业痛点的理念与实战经验。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
北大卢宗青：现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质｜具身先锋十人谈
北大卢宗青作为具身大脑创业者，认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路，其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。