「训练推理协同」共找到 3864 篇相关文章
人类选手苦战10小时获得世界编程冠军,OpenAI获得亚军,但这可能是最后一次了
在AtCoder启发式编程世界杯总决赛,人类选手Psyho苦战10小时击败OpenAI的AHC模型夺冠。赛事专注优化问题,比赛过程跌宕起伏,也证明了AHC具备持续性推理等关键能力。
想清楚再动手:具身智能也要学会脑补未来和择优执行 | RSS 2025
近年来基础模型在具身智能领域能力惊人,但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架,结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’,解决部署智能难题。
她拒了贝索斯,离开黄仁勋,只为回答一个问题:AI能学会物理世界吗?
近日,AI初创公司Accelerated Understanding亮相,由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流,目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大,公司想解决AI验证瓶颈,产品面向科研工程机构。
全球第一位AI哲学家,在谷歌DeepMind的9年:为AGI安全奔走
谷歌DeepMind的政治哲学家Iason Gabriel入职9年,发明的对齐框架影响Gemini训练决策。在AGI承诺与AI现实伤害间,他追问AI伦理。但技术部署快,6700亿美元涌入赛道,伦理红线被踩。
Claude 和 Manus 还要人工搭框架?小米直接让 Agent 自我进化
6月12日小米Darwin Agent Team发布论文《HarnessX》,用“系统自进化”终结Harness人工调优时代,带来性能跃升。其让Harness成为“一等公民”,有可组合等特质,还能与模型协同进化,虽有局限但成热门方向。
GPT-5.4 vs Opus 4.6 vs Gemini 3.1:五条结论
2026年3月前沿AI竞争激烈,GPT - 5.4、Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro各有千秋。GPT - 5.4领先知识和计算机使用,Gemini 3.1 Pro以低价主导推理,Opus 4.6编程能力强,无单一模型通吃各领域。
扩散语言模型深度思考
作者探讨扩散语言模型(dllm),认为其建模方式或冲击AR。团队在AAAI报告介绍多项工作,还整理当前diffusion问题及观点,如推理架构、词表、优化范式等,并附项目网站和agent demo。
DeepSeek-OCR 2 架构创新性能暴涨 3.73%
DeepSeek-OCR 2核心技术突破集中于DeepEncoder V2架构创新与端到端优化。如视觉Tokenizer低参高效压缩Token,LLM式视觉编码器用双流注意力驱动因果建模等,还采用三级训练流水线提升效率。
目标更重要?国内公司超越Generalist,进化到动作中心世界模型
具身智能圈被Generalist CEO长文刷屏,其称目标比工具标签重要。但国内极佳世界未停于概念争辩,开源“以动作为中心的世界模型”GigaWorld - Policy,重构具身智能底层逻辑,在多方面表现出色。
告别纯奖励试错!二次尝试+反思蒸馏,复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL,将「经验学习」引入强化学习,通过二次尝试和反思蒸馏,在复杂任务中性能显著提升,为构建长期自主智能体提供新思路。