「生成式预训练」共找到 4011 篇相关文章
蚂蚁开源MedResearcher-R1医学知识图谱+多跳推理
医学领域需处理复杂关系，现有医学AI系统缺乏对罕见实体和复杂关系的推理能力。MedResearcher - R1通过专门图谱和检索工具，结合两阶段训练范式解决问题，在医学基准测试取得新成果。
谷歌又赢了，nano banana「被迫」改名后，网友搞出7种神仙玩法
谷歌神秘图像编辑模型 nano banana 改名后仍热度高，与竞品相比生成速度快、成本低、能力强。已在 Gemini 应用和 Google AI Studio 上线，网友开发出制作等距模型、标注现实世界等7种玩法。
上下文工程比提示词工程好 10 倍，比 vibe 编码好 100 倍！Karpathy 站台，堪称「全新的氛围编码」。
Andrej Karpathy 提出「上下文工程」概念，Shopify CEO 更青睐它。研究显示开发者因 AI 幻觉和错误多，不信任其生成代码。上下文工程可成 AI 辅助开发核心技能，文中还介绍了相关开源项目及使用方法。
砍掉70%内存！陈丹琦团队破解LLM长文本瓶颈
大型语言模型处理长文本时，KV缓存占用内存巨大。陈丹琦团队提出KV足迹作评估标尺，推出分块驱逐与PruLong训练技术，在128K长文本任务中最高降低70%内存，性能损失仅10%。
The Batch：829 | DeepSeek 是怎么做到的
DeepSeek 去年末以低成本训练出先进开源大模型引关注，近日团队披露构建 DeepSeek - R1 和 DeepSeek - V3 的软硬件方案，降低内存和计算需求，其细节公布让更多团队有机会参与前沿研发。
Codex 大更新：一个 AI，接管你所有软件。
Codex 迎大更新，有望成 OpenAI 超级应用核心。它能与多工具协作，超 300 万开发者在用，近半使用场景非写代码。具备跨应用多 Agent、非编码任务处理等功能，还增添图像生成等特性。
我们对 Coding Agent 的评测，可能搞错了方向
用户对 Agent 不满常因它「做得不好」，不遵循指令和规范。当前主流评测体系以结果为导向，与真实场景错位。MiniMax 开源 OctoCodingBench 评测集，结果显示模型过程规范遵循不足，未来训练需引入过程监督。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
PolyVivid实现多主体视频定制，身份一致性超越现有模型
现有视频生成模型在多主体定制中难保持身份一致与自然交互，上交和腾讯提出PolyVivid框架解决此问题。它在多方面优于现有方法，还介绍技术原理、演示效果，证明其在多领域有实用价值。
Qwen3深夜开源新系列：文本表征模型，3种尺寸可选，超越商业API拿下SOTA
Qwen3深夜上新Embedding系列，专为文本表征等任务设计，在Qwen3基础模型上训练，有0.6B/4B/8B三种尺寸，8B版本在MTEB榜单排第一，性能超商业API，已在多平台开源。