「双预训练架构」共找到 3641 篇相关文章
上海AI Lab、浙大EagleLab等提出RRVF：利用「验证非对称性」，只输入图片学习视觉推理
上海AI Lab、浙大EagleLab等联合完成研究，提出RRVF框架，利用「验证非对称性」，仅输入图片学习视觉推理。它构建闭环系统，通过迭代推理、视觉反馈等步骤训练模型，实验显示效果佳，证明验证法则力量。
Gemini 2.5 Pro 是怎么炼成的？-- gemini 2.5 技术报告阅读笔记与思考
文章是 Gemini 2.5 技术报告阅读笔记。介绍其成功点有多模态、LongContext、思考能力；还阐述模型结构、训练和数据情况，以及代码、事实性、长上下文等特定能力的提升，最后提到基于其构建的智能体。
Muon作者仅用一篇博客，就被OpenAI看中了
Keller Jordan 2024 年 12 月 8 日发布博客提出用于神经网络隐藏层的优化器 Muon，能提升训练速度。他未发论文，称只信速通。其案例显示 OpenAI 重能力。博客对前沿指标描述或过时，Muon 有诸多实证成果。
OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈：小扎亲手端汤来公司挖人，气得我们端着汤去了Meta
OpenAI首席研究官Mark Chen在访谈中爆料Meta抢人大战升级成送汤大战，还谈到OpenAI核心研究团队规模、应对Gemini 3策略等。他认为OpenAI本质是研究公司，有信心在预训练和模型性能上超越对手，还提及OpenAI for Science等计划。
叛变！OpenAI亲儿子竟然选了Kimi K3
OpenAI投资的法律AI公司Harvey，首个自研模型Harvey Tenet选中国开源模型Kimi K3作底座。因原用闭源模型成本高、有竞争风险。Tenet训练成本低、性能佳，显示出可复制路径。
告别RAG相似匹配！百度Agentic-R为多轮搜索重塑检索器
传统检索增强生成（RAG）有“单跳”局限，多跳推理易出错。人大高瓴与百度提出面向智能搜索的检索器训练框架 Agentic - R，采用双视角打分和双向飞轮模式，在多数据集上表现出色。
Agentic Coding表现创新高，全新KAT系列模型强势霸榜SWE-Bench
快手 Kwaipilot 团队推出 KAT 系列两款 Agentic Coding 大模型，KAT - Dev - 32B 开源，KAT - Coder 闭源。两模型在 SWE - Bench Verified 表现出色，且在多训练阶段创新优化，有强大代码生成能力和涌现现象。
一文带你彻底搞懂！企业级MCP Server接入OAuth授权服务器全流程解析（含完整代码）
文章从基础概念入手，借Python + MCP SDK + 第三方授权示例，解析企业级MCP Server接入OAuth授权服务器全流程，包含OAuth 2.0概念、MCP支持架构、Google OAuth2.0认证实战及与其他安全方案配合。
苹果分享 iOS 26 即将推出的 AI 基础模型的细节
苹果在技术报告中公布 iOS 26 新 AI 基础模型细节。该模型有 3B 参数和更大版本，前者在设备运行，后者用于私有云平台。介绍了架构、评估结果，还强调实现可信赖 AI 的方法。
大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。