「端到端学习」共找到 3486 篇相关文章
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
三年时间市值翻了25倍，广告新巨头AppLovin任命了一名华人CTO
在Google和Meta“垄断”的广告领域，AppLovin成为新巨头。新任CTO葛小川分享工程数据，该公司基于机器学习的广告竞价系统日处理超1000亿次请求，核心工程团队不到100人。文章讲述其发展历程、技术突破及未来规划。
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。
Codex自我蒸馏玩法火了！OpenAI员工亲授：复制粘贴就能让AI消灭重复劳动
OpenAI员工Vaibhav Srivastav爆出Codex「自我蒸馏」秘籍，复制提示词就能让它找出重复工作并打包。提示词从初版迭代到2.0版，覆盖更多场景且能直接创建项目。此外还介绍了Codex新功能及Vaibhav的其他玩法。
Agent 原生开发时代到来，Google Cloud Next 26 给开发者带来了什么
Google Cloud Next 26 大会热度高涨，反映行业对 Agent 原生时代的关注。Google Cloud 展示了云产业从 Cloud Native 到 Agent Native 的三层同步转换，还推出一系列 Agent 开发和管理套件，解决开发者关键问题。此外，大会亮点 A2UI 解决交互层 Agent 化。
吃灰 AI 眼镜爆改“交警 Copilot”，函数计算AgentRun 实操记录
作者将吃灰的Meta Ray - ban眼镜爆改成“交警Copilot”，介绍了“端 - 管 - 云”协同框架，分享客户端与服务端开发过程。还探讨用Agent架构和FaaS的原因，指出其在应对需求变化、节省成本等方面优势，最后提及项目待优化处。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言，不看好大语言模型通往AGI，也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型，认为其与LLM本质不同，还回顾AI学习史引出JEPA架构。
黄仁勋李飞飞林斌投了同一家机器人公司
Generalist是专注给机器人“造通用大脑”的AI公司，创立不久便多次融资，估值超20亿美元。其GEN - 1.5有强大泛化能力，演示一次就能上手，但也有很大进步空间，展示了未来通用机器人大脑学习方式。
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
Gemini 首次反超 ChatGPT，谷歌CEO劈柴哥复盘：不止是十年算力与全栈豪赌，更是找回了“老谷歌”那个味儿
截至2025年底，Gemini在桌面和移动端单次使用平均停留时长首超ChatGPT，下载量也快速追赶。谷歌将其嵌入自家生态策略见效，这与Gemini 3推出有关，还体现了全栈能力与早期谷歌文化回流。