「后训练技术」共找到 5944 篇相关文章
阿里最新开源王炸Agent!性能全面SOTA!
阿里WebAgent更新频繁,基本一月一版。它是类似DeepResearch的通用智能体,历经WebWalker到WebWatcher多阶段演进,各阶段解决不同问题,如网页导航、自主信息搜集等,还不断优化训练数据生成与处理方式。
盘一盘,2017年Transformer之后,LLM领域的重要论文
本文梳理2017年Transformer后LLM领域重要论文。如提出Transformer架构的论文成现代AI基石;介绍GPT - 3的论文确立‘大模型 + 大数据’缩放定律,引领LLM军备竞赛等。还列举各论文内容与影响。
14B检索能力超过Google Search,阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要,当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架,经多步骤训练,实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
谷歌「推理之王」也跑路Meta了,当年还是李飞飞挖来的
谷歌「离职潮」含金量提升,「推理之王」周登勇跳槽Meta。此前Noam Shazeer、John Jumper等也相继离开。谷歌全力「武装」AI Coding突击小队,重构Gemini训练方式,与原世界模型AGI路线冲突。
有嘴就能用电脑的时代来了
作者分享语音输入体验,先自制工具,后用微信输入法,现用豆包输入法。指出语音输入对内容创作者等很重要,介绍豆包输入法优点,还提到语音输入成AI核心场景及使用建议。
Claude code让程序员消失,Anthropic却说用AI编程会让你变傻
Anthropic科学家实验发现,新手过度依赖AI编程,概念理解、代码阅读和调试能力显著退化,效率未提升。研究识别六种AI使用模式,指出主动思考才是技能形成途径,应保留人脑训练的“摩擦力”。
Qwen3-Max-Thinking:会想能干,比强更强
正式推出旗舰推理模型 Qwen3 - Max - Thinking,其在多关键维度显著提升,性能媲美顶尖模型。引入自适应工具调用和测试时扩展技术,现已上线 Qwen Chat,API 也开放,还介绍了使用方法。
AI服务器引爆PCB,带动MLCC需求激增
随着人工智能应用深入,全球算力需求爆发,AI服务器市场增长强劲。2024年出货量突破150万台,预计2025年近190万台。这带动PCB量价齐升,也让MLCC需求激增,微容科技技术突破推适配产品。
手把手带你入门机器人学习,HuggingFace联合牛津大学新教程开源SOTA资源库
HuggingFace与牛津大学研究者推出机器人学习教程,附带开源数据集、模型等的LeRobot库。教程从经典机器人学讲起,介绍强化、模仿学习及通用策略,还提及解决现实瓶颈的技术与前沿模型。
不靠英伟达,中科院在国产 GPU 上跑通 76B 类脑大模型
过去大模型依赖Transformer和NVIDIA GPU体系,硬件自主化难。中科院团队提出类脑大模型SpikingBrain,在超长文本处理上百倍加速,在国产MetaX GPU平台稳定训练76B模型,开辟新道路。