「人机协同训练」共找到 2644 篇相关文章
陶哲轩再爆:一个月三破18年未解难题!AlphaEvolve彻底改写数学研究规则
一项封尘18年的数学难题,在短短30天内被AlphaEvolve与人类联手三度突破,和差集指数θ从1.173050提升至1.173077,刷新加法组合学天花板,展示了AI与人类协作的新范式。
Linear-MoE:线性注意力遇上混合专家的开源实践
近年来,线性序列建模和混合专家(MoE)研究进步大,但两者结合研究少,相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架,实验验证其有诸多优势。
答对了却没看图?EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力,但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE,把标注证据区转为目标分布,监督空间注意力,推理无额外标注,实验成绩优异。
The Batch: 973|Claude 的水印如何运作
Anthropic将在2026年8月2日后发布的Claude模型全球部署肉眼不可见、机器可读的水印,用于表明文本和图像由其生成。该技术基于Google的SynthID - Text,不过此公告引发广泛争议。
给机器人一个会预测未来的Critic,VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model(WCM),解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习(VLA - RL)中批评家模型(Critic Model)仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态,代码等全开源,验证效果显著。
别再所有人平分AI算力:顶级模型给资深工程师才省钱,新人刷题式成长已失效
在2026世界人工智能大会InfoQ直播间,滕昱和唐飞虎探讨AI Coding深层变化。他们认为AI放大资深工程师能力,冲击新人与大型软件组织,还就模型使用、判断力、企业部署等发表见解。
CUDA 20年护城河一个周末崩了 !Claude独自跑通AMD新GPU
一个周末,Claude直接把自家最前沿模型跑在全新AMD MI355X机架,人类工程师没改一行代码。AMD还给AI开发调GPU的工具,ROCm.AI可让Agent自己部署操作。Agent补生态积累短板,对CUDA生态形成降维打击。
1400亿Agent入场,“流量”这条护城河要塌了
在支付宝AI生态大会上,蚂蚁集团CEO韩歆毅提出Agent时代流量逻辑失效、信任逻辑崛起。他还指出人的流量让位于智能体生态,Agent重构商业决策权,AI支付将成全球新基建。
解码加速15倍!EdgeRazor助推大模型在PC/移动端“狂飙”
大语言模型参数膨胀,端侧部署难,量化成主流轻量化方案。开源工具库EdgeRazor由南京大学和微软联合推出,采用MPQAD打破极低比特大语言模型“能力塌陷”,在性能、效率、易用性等方面表现出色,打通AI全生态链路。
「虾马」之后,openJiuwen社区发布JiuwenSwarm,引领蜂群智能体新架构,开启「养蜂」时代
华为支持的开源AI Agent平台社区openJiuwen发布并开源蜂群智能体JiuwenSwarm,按下“群体智能”加速键。它基于Coordination Engineering理念,有全栈技术体系,在多领域实战效果好,且单Agent能力强。