「全双工对话」共找到 2307 篇相关文章
让GPU不再摸鱼！清华蚂蚁联合开源首个全异步RL，一夜击穿14B SOTA
清华与蚂蚁联合开源AReaL - boba²，实现全异步强化学习训练系统，解耦模型生成与训练流程，大幅提升GPU利用率。14B模型在多个代码基准测试达SOTA，性能接近235B模型。
上海AI实验室发布『书生』具身全栈引擎，推动机器人大脑进入量产时代 | WAIC 2025
上海AI实验室发布『书生』具身全栈引擎Intern - Robotics并开放，它有一脑多形、虚实贯通、训测一体等创新。还启动‘具身智能光合计划’，15家企业机构已加入，助力解决行业难题，推动具身大脑量产。
对话唐波 x 伍斌：OpenClaw 最强的地方，为什么也成了它最大的短板？ | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命，对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势，后成短板，还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
谷歌Gemma 4全系开源：3.8亿激活超越20倍体量模型，手机秒变AI工作站
谷歌发布Gemma 4全系列开源模型，有4个尺寸。它在硬件适配、注意力机制等方面革新，能在手机等设备运行，在测试中成绩出色，还获多平台支持，谷歌发起挑战赛鼓励开发者。
ICML 2025 Spotlight | 快手、南开联合提出模块化双工注意力机制，显著提升多模态大模型情感理解能力！
情智兼备是人工智能发展方向，但多模态情感数据语义复杂，建模跨模态关联是挑战。快手可灵团队与南开提出模块化双工注意力范式，构建‘摩达’模型，在多任务测试中性能提升，成果被 ICML 2025 收录。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
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。
Google全链路赋能出海：3人团队调度千个智能体，可成独角兽｜MEET2026
在量子位MEET2026大会上，Google Cloud大中华区负责人Dennis Yue称智能体为初创出海注入新内涵。谷歌推一体化方案全链路赋能，还谈到Gemini 3突破、A2A协议及商业模式转变等。
LLaVA-OneVision-1.5全流程开源，8B模型预训练只需4天、1.6万美元
灵感实验室团队联合 LMMs - Lab 推出 LLaVA - OneVision - 1.5，全流程开源。其 8B 模型预训练 4 天、成本 1.6 万美元，在多模态基准上性能优，还公开数据构建与训练策略等细节，复现简单。