「高层测试闭环」共找到 2086 篇相关文章
预训练就学会思考!字节、北大等用14亿参数,撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型,用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考,通过三大创新构建推理能力,在基准测试中表现优异,实现参数效率提升,是潜在推理范式的胜利。
对谈零次方闵宇恒,我们应该怎么教本科生去创业?|00后创业者系列
本文是对00后创业者闵宇恒的访谈。他25岁清华硕士在读,本科毕业一年带领具身智能团队获亿元级融资。文中介绍其创业经历、零次方机器人特色,探讨大学创业教育、具身智能发展等问题。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈!
大型语言模型解决复杂推理问题时,测试时扩展(TTS)是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量,性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路,实验表明其能大幅提升性能,还给出降低成本方法。
Sam Altman 刚刚发文:Sora 2要高速迭代,两大变革直指版权与搞钱
Sora 2因大量侵犯日本动漫 IP 遭日本高层施压。Sam Altman 宣布立即调整,一是赋予版权方更精细的角色生成控制权,二是尝试商业化并与版权方收入分成,还会高频迭代,新方法将用于所有产品线。
Sora 2 中国首测?Open AI 这次真成了!
OpenAI提前发布Sora 2模型,可克隆音色,支持多语言。还推出似AI版抖音的社交APP,免费生成视频。测试显示,它有世界知识,能多参生成、自动切镜头,在多方面表现出色,但版权限制严,部分一致性待提升。
刚刚,李飞飞空间智能新成果震撼问世!3D世界生成进入「无限探索」时代
斯坦福大学教授李飞飞创业公司 World Labs 发布限量开放测试预览版空间智能模型 Marble。输入单张图片或文本提示,它就能生成可无限探索的 3D 世界,与谷歌 Genie 有显著区别,还支持导出高斯点云等。
微软开源3大突破AI Agent模型,仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent,140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习,在训练基础、算法、流程上有三大突破,显著提升性能且降低算力成本。
可灵 2.1 首尾帧藏师傅外挂教程:两张图→大片,附万能提示词
作者分享可灵 2.1 首尾帧模型测试与使用教程,解决图片和提示词生成难题。介绍三种拿图法,给出 AI 生成提示词方法及原则,还指出可将流程固化、特效升维,提升视频创作效率与价值。
破解「长程智能体」RL训练难题,腾讯提出RLVMR框架,让7B模型「思考」比肩GPT-4o
腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架,将‘元认知’理论引入RL,通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题,经其训练的7B模型表现出色。
OpenAI没开源的gpt-oss基础模型,他去掉强化学习逆转出来了
OpenAI未发布gpt-oss基础模型,Cornell Tech博士生Jack Morris自行逆转gpt-oss模型强化学习,发布gpt-oss-20b-base。该模型可生成任意文本,但不再对齐,还测试了其记忆能力,介绍了诞生原理与技术细节。