「后训练范式」共找到 4425 篇相关文章
让机器人「秒懂人话」！中国电信TeleAI发布首个实时文本驱动人形机器人控制框架TextOp
中国电信人工智能研究院（TeleAI）具身智能团队推出人形机器人TextOp通用小脑，首创流式文本驱动的实时小脑控制范式。用户发文本指令，机器人就能实时理解、无缝切换动作，在多场景有应用潜力。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
马斯克发布《宏伟蓝图4》：特斯拉80%价值在于机器人，还意外露出了一款新车
特斯拉发布《宏伟蓝图4》，马斯克称约80%的公司价值将来自机器人Optimus。此蓝图核心是将AI引入物理世界，实现“可持续富足”，还阐述了遵循的原则，与前三次规划相比是范式转变。
LeetCode刷够100小时，学会找人内推，OpenAI员工下场教你拿Offer
OpenAI新研究员Bas van Opheusden分享长达8页的面试指南，涵盖心态调适、准备策略、编程技巧等方面。他强调身心健康、享受过程，给出准备时间建议，还介绍各面试环节技巧及通过后注意事项。
长篇动画上色稳如老狗！全新开源LongAnimation
动画上色是制作长篇动画时“烧脑”又“烧钱”的环节，现有AI主流方法多为局部处理，易导致色彩漂移、风格不统一。中国科学技术大学团队提出动态全局 - 局部范式，构建LongAnimation框架，可确保长动画色彩一致。
刚刚，Scale AI CEO Alexandr Wang正式官宣：Meta重金投资并挖走了我
Meta重金投资Scale AI，收购其49%股权。97后Scale AI CEO Alexandr Wang将离开，加入Meta参与AI工作，Scale由Jason Droege任临时CEO。Wang称数据是AI系统生命线，此为公司及个人发展契机。
这些关于研发提效的深度实践，值得每一位开发者关注 | AICon
6月27 - 28日AICon北京站上，一线大厂技术大牛将分享“AI赋能研发提效”经验，涉及AI编程范式革新、代码智能化落地、研发流程优化等多方面，呈现技术演进与落地路径。
LLM又曝致命缺陷：根本不会看时钟！博士惊呆，准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷，读取时钟准确率仅38.7%，判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力，虽部分模型有亮点，但整体表现不佳，凸显训练数据和推理方式改进需求。
谷歌辞职、创业失败、重读神经科学，她说 AI 时代最危险的事是外包你的思考 ｜ 万有引力
本文是对神经科学家 Anne - Laure Le Cunff 的采访。她分享谷歌工作、创业失败后转读神经科学的经历，阐述“小实验”理念，对比“小目标”，给出 PACT 框架，还谈 AI 使用、科技焦虑等问题。
2026开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026年刚开场，Self - Distillation成大模型领域高频词汇。传统强教师依赖范式难适配大模型持续进化，MIT等顶尖机构发布三项成果，用不同方法实现自蒸馏，推动模型持续学习。