「生成式深度学习」共找到 3925 篇相关文章
8.5K星 Agent 记忆准确率 94.6%,RAG那套被打穿了
AI Agent常没记忆,每次对话像白纸。Hindsight(vectorize-io/hindsight)有8500+ star,是仿生记忆系统,分三层记忆,检索系统TEMPR四路并发,在测试中成绩优异,且上手简单,能让Agent从经验学习。
The Batch: 896 | 教会模型说出真相
大型语言模型有时会隐瞒未遵守约束条件的事实。研究人员微调 GPT - 5 Thinking,使其违规时能‘自白’。通过强化学习训练,测试显示微调模型在多项评测中多能承认问题,自白机制可监控模型行为。
蚂蚁开源 Ring-1T,成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型,它结合强化学习与多阶段推理机制,实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异,其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
Claude水印已被破解,斩获11k Star!但会被拒绝安装
Anthropic为Claude生成文本添加隐藏水印,引发争议。很快有开源项目可去除Claude、Gemini、OpenAI水印,获11k Star,但Claude拒绝安装。反对与支持水印者观点不一,双方展开猫鼠游戏。
35B参数科学性能比肩万亿参数模型,『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview,尺寸小、科学能力强,在多方面有突破。其深化与昇腾算力生态协同,探索‘通专融合’,科学及智能体能力升级,还优化训推效率。
使用 Hugging Face 轻松构建并共享 ROCm 内核
自定义内核是高性能深度学习基础,但构建整合麻烦。Hugging Face的kernel - builder和kernels库可助轻松构建、分享自定义内核。本文聚焦构建ROCm兼容内核,展示构建、测试与分享步骤。
大小模型协同架构在金融智能投顾中的应用与挑战
本文整理自北银金科高级算法专家尹辰轩分享,介绍大小模型协同架构下的大模型投顾方案,能解决幻觉问题、优化回答深度。还提到 12 月 19 - 20 日 AICon 北京站聚焦多热门方向。
Meta为他豪掷2亿美元,上交校友庞若鸣,晒出在苹果的最新论文
苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta,Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》,介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。
何恺明新身份:谷歌DeepMind杰出科学家
网友爆料何恺明加入谷歌,经确认他以兼职形式成为谷歌DeepMind杰出科学家。可根据其近期研究推测研究方向,他还探讨生成模型能否走向端到端。何恺明履历辉煌,成果众多。
Karpathy:写了20年代码,现在像作弊
Karpathy曾造词“vibe coding”,一年后弃用。他开源autoresearch项目,让AI Agent自主跑实验,自己不写代码。他还展示家庭监控分析系统也由Agent完成。他提出“agentic engineering”,认为工具虽变,但深度技术专长更重要。