「两阶段训练框架」共找到 3780 篇相关文章
python打造Google(A2A)+MCP,Langchain生态互补
文章介绍Google的Agent2Agent(A2A)协议,它能实现AI代理通信协作,打破平台孤岛。还提及MCP协议,二者互补。重点介绍python - A2A库,它实现A2A规范,与多框架、模型集成,给出实战示例。
机器人学会「眼看手摸」!FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan,将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器,破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”,实现人类“手把手”教机器人“感知”,还通过融合时间感知的触觉预训练,提升机器人策略性能。
因果发现进入基础模型时代:CDFM 如何从数据中推断因果结构 | GAIR Paper 120
因果发现正从“手工挑选算法”走向“大模型统一零样本推断”范式。广东工业大学等团队提出CDFM,能统一处理多种情况,解决传统方法痛点,在多方面展现良好性能,是因果发现基础模型时代的重要起步。
留给人类数学家的悬赏不多了!谷歌DeepMind一口气解决9道埃尔德什问题
AI进军数学界速度惊人,谷歌DeepMind发布由Gemini驱动的AlphaProof Nexus框架,解决9个埃尔德什开放问题,还证明44个猜想、搞定代数几何难题、改进凸优化理论边界,推理成本低且代码开源。
刚刚,Gemini攻克「宇宙弦」终极难题!AI科学家最优雅解法震撼物理学
Google Research团队用Gemini Deep Think + 树搜索框架,攻克理论物理领域宇宙弦引力辐射功率谱精确解析解难题。AI探索600条候选路径,找出6种解法,最优雅的格根鲍尔方法让物理学家拍案叫绝。
多模态Qwen3-VL-Embedding开源&技术剖析
互联网内容多元,传统文本搜索引擎应对跨模态需求力不从心。阿里开源Qwen3-VL系列两大模型,Qwen3-VL-Embedding负责“海选”,Qwen3-VL-Reranker负责“决赛”,技术亮点多,实验表现优异。
小米打通智驾和具身大模型,然后开源了
小米汽车陈龙团队开源全球首个跨具身基座模型MiMo - Embodied,基于MiMo - VL架构,采用四阶段训练策略,打破室内操作与户外驾驶领域鸿沟,在29个Benchmark上超现有模型。
单卡跑出集群效率!Hugging Face TRL 与 RapidFire AI 的超并行革命
Hugging Face宣布其核心微调库TRL集成RapidFire AI,重构大模型后训练阶段工作流。RapidFire引入超并行实验引擎,提升实验验证速度,解决算力受限团队的调参难题,带来效能质变。
我的AI OS搭建思路
作者黄益贺分享AI OS搭建思路。其系统以Claude Code为框架、Kimi K2 Thinking为模型,通过Skill和自定义命令满足工作需求,设计三层文件夹体系处理信息,供大家参考搭建。
CC&LG实践|基于 LangGraph 一步步实现 Claude-Code 核心设计
本文深入剖析Claude - Code核心设计与关键技术,结合LangGraph框架,从基础ReAct Agent构建简版Claude - Code,涵盖人工审查、SubAgent实现、任务管理、上下文压缩等多方面,还提及流式响应升级及相关对比。