「生成式预训练」共找到 4011 篇相关文章
统一框架下的具身多模态推理：自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具，现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构，以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力，实现范式转换。
文生图Scaling新变量，被字节Seed团队发现了
ByteDance Seed团队研究发现，文生图模型中自然语言Caption变长，不意味着模型获更多视觉监督，其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt，从两侧提升文本条件，在多任务上取得显著提升。
本地无限画布，把AI创作玩出了新高度！
传统AI生图工具使用有局限，缺乏自由组织的畅快感。Infinite - Canvas是本地无限画布工具，支持多种生成后端，有普通和智能两种画布模式，具空间自由、覆盖不同用户等优势，还提供上手教程。
如何正确Vibe Coding？这是来自Anthropic编程智能体负责人的大师课
Anthropic研究员Erik Schluntz分享Vibe Coding经验。他认为AI能力指数级增长，开发者应接纳大模型生成系统，还提出聚焦‘叶子节点’、做好产品经理等策略，并介绍22000行代码合并案例及实战问答。
这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了
文章从神经网络入手，介绍其概念、学习过程，进而引出大语言模型，阐述其原理、训练方法，还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式，如Agent、MCP等，展现神经网络和大模型发展现状与前景。
刚刚，DeepSeek扔出大杀器，梁文锋署名！暴力优化AI架构
2026新年第一天，DeepSeek发表梁文锋署名新论文，提出「mHC（流形约束超连接）」架构。它仅增约6.7%训练时间开销，就能让27B参数模型性能显著提升，还可能淘汰ResNet结构。
大模型首次直接理解代码图：不用Agent自动修bug，登顶SWE-Bench开源模型榜单
蚂蚁开源新模型CGM，首创将仓库代码图模态融入大模型，不依赖闭源模型和复杂Agent，仅需4步就能快速定位、生成补丁。它在多个测试基准中领先，技术论文等均已开源。
AI Agents，年中总结！
文章梳理6月旧金山AI Engineering World's Fair重磅分享，指出AI Agent发展方向是成为自主处理复杂工作的助手，还介绍了Ambient Agents崛起、Agent UX设计两派观点、训练进入RL时代等关键趋势。
AI最尴尬的短板，中国科学院出手了
7月24日，中科院计算所“知境”团队发布知境社会心智大模型技术体系，为现有大模型补社会心智短板。其建评测体系SoMBench，设计训练系统Zing，用部署架构Actio，在多评测超越GPT - 5.5等，应用前景广。
DeepMind 颠覆机器人学习范式：让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。