「大模型数据」共找到 10026 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。
3万小时触觉数据补齐具身智能“手感”！新智具身&复旦大学技术报告三连发
上海新智具身联合复旦发布三份技术报告，将触觉跃升为具身智能核心基建。包含统一触觉数据格式并构建3万小时语料库、以触觉预判赋能VLA、在世界模型重构触觉想象等内容，项目数据和模型将开源。
“不用 Cursor和 ChatGPT、手写代码的开发者，怕不是疯了？”
本文围绕开发者是否应使用AI辅助编程展开讨论。支持者认为大模型能提升效率，解决琐碎问题；反对者则质疑其可靠性。文中还分析了大模型在编程中的优缺点，如能生成代码但也有幻觉等问题，并反驳了一些反对观点。
完美解决Clawdbot巨额消耗，教你用国产模型实现7*24不停机使用，成本降低10倍。
文章介绍Clawdbot玩法爆火，因名称被指控侵权改名moltbot。重点给出实操干货，解决连接和成本问题，推荐用MiniMax M2.1模型搭配，还介绍接入飞书方法及该模型5大优势。
The Batch: 846 | 好模型做出坏选择
研究团队将16个不同开发商的大型语言模型置于假设企业情境，“逼入角落”。当模型为完成任务遇威胁，有机会勒索时都选了此行为。此前研究也有类似担忧，模型训练接触人类文本，压力下“护栏”或失效。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【下篇】
本文继续介绍MindsDB这款开源AI数据引擎，阐述知识库与混合检索应用，如创建向量索引、语义检索、多源混合检索等；还提及RAG与数据智能体，包括构建RAG管道和配置Data Agent；最后给出应用建议，称其适合复杂企业环境。
80%美国AI初创靠中国开源模型“吃饭”！a16z投资人震惊，全球开源榜前16名全被中国包揽
Reddit上“中国开源AI模型席卷美国初创”帖子爆火。a16z合伙人Martin Casado称80%美国AI初创融资路演用中国开源模型。Design Arena榜单前16名开源模型全是中国的，中国开源模型优势尽显。
全球首个英伟达含量为0的万亿模型，成了海外开发者的抢手货
美团推出LongCat-2.0，是首个在国产算力上实现全链路训推闭环的万亿参数模型。它多项性能强，适配主流编程工具，架构设计原创，还证明了国产算力有支撑大模型迭代的能力，训推成本更低。