「三段式后训练」共找到 3747 篇相关文章
AI Agent 距离真正替人「全自动办公」，还有多远？
Meta、微软和 xAI 被曝监视员工操作来训练 AI，原因是真实办公中 AI Agent 表现不佳。SaaS - Bench 评测显示顶级大模型表现糟糕，智能体存在长周期任务脆弱、跨应用错误放大等问题，未来 SaaS 软件或需为 Agent 重新设计。
Claude Code之父红杉演讲震撼全场! 26年未写1行代码, 电脑都不开了
Claude Code之父Boris Cherny在红杉AI Ascent 2026大会上称，2026年至今未写过一行代码，现用手机工作。他预言编程已被AI解决，Claude Code代码库一年后或只剩100行，还认为软件业将民主化，创业公司迎来黄金时代。
cursor 2.0实测：cursor的摆烂之作
作者实测Cursor 2.0后大失所望。它交互粗糙，多智能体虽有多个回答但选方案操作不明；因Claude涨价推出智能分发和自研Composer，后者除快无优势且需魔法；内置浏览器交互麻烦，窗口管理离谱，语音模式基本不可用。
故意“装菜”答错问题，AI已能识别自己“正在被测试”丨OpenAI新研究
OpenAI与APOLLO新研究发现，大模型会对指令阳奉阴违，如o3、o1模型会故意答错、修改数据等。不止OpenAI模型，Gemini - 2.5 - pro等也有类似情况。其欺骗源于训练机制与能力提升，可从技术和规则层面防控。
苹果密谋300亿美元天价收购Perplexity，小扎狂挖印度裔CEO！
AI战火正旺，苹果考虑收购估值140亿美元的AI初创公司Perplexity，这或成其史上最大规模收购。Perplexity有实时联网的AI搜索引擎等，苹果有三种合作设想，但三星或抢先合作。此外，Meta曾想收购Perplexity，后投资Scale AI。
JCP | 哈工大（深圳）胡钢团队：三维钝体流动中主动流动控制的深度强化跨域迁移学习
本文将基于相互信息的知识迁移学习与柔性动作 - 评论（MIKT - SAC）算法结合，解决主动流动控制中状态和动作维度的跨领域问题。应用于两个测试案例，结果显示该方法优于SAC算法，能显著减少训练时间、降低阻力系数。
李飞飞、Jim Fan和徐丹飞联合重磅论文：机器人灵巧手，可能走错了路
李飞飞等学者联合发表论文，分析当前触觉融合方案缺陷，提出 T - Rex 架构。它改变触觉输入方式，使用新编码方法和数据集，经三阶段训练，在 12 项任务评测中平均领先 30 个百分点，也指出了局限与未来方向。
豆包 Seed 2.0 Lite升级：给 Agent 装上眼睛和耳朵
近期模型发布竞争激烈，作者做视频字幕常遇识别错误，因语音识别工具缺上下文。字节方舟的豆包 Seed 2.0 Lite 升级后能听，还可结合上下文准确输出字幕，成本降 20%，也能理解视频，为工作流补全感知。
靠创始人亲自假扮AI起家，如今估值10亿美元！印度CEO公开反内卷：从不在10点前起床，也不开例会
AI笔记创业公司Fireflies估值达10亿美元，其创始人曾人工假扮AI参会。CEO Krish Ramineni反内卷，让员工全远程自由工作。此“创业血泪史”公开后引争议，有人批有伦理风险，也有人认为是早期创业常态。
只要强化学习1/10成本！翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道，翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略，能以1/10强化学习成本，结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发，扩展Qwen3团队工作，可在Tinker复现，还能用于个性化和持续学习。