「多模态学习」共找到 2205 篇相关文章
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
软件行业“快时尚化”背后的经济学 ｜ AGIX PM Notes
本周市场对软件看法悲观，OpenAI CEO 警告软件或进入‘快时尚时代’。但软件行业会升维，一是从‘死’变‘活’，具备元学习能力；二是定价更极致。还介绍了本周市场总结及多起 AI 相关企业动态。
DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃？看下Qwen3新范式GSPO
文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO，重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题，会致模型崩溃，进而提出新算法GSPO，实验显示其效率和可扩展性更佳。
独家 | 腾讯X Lab 韩磊即将离职，将加入诺亦腾科技
AI 科技评论独家获悉，腾讯具身智能技术中心副总经理韩磊 7 月底离职，将加入诺亦腾科技。韩磊在多智能体强化学习成果多，其参与研究登上《Nature Machine Intelligence》2024 封面，加入诺因该司有大量动捕数据。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
类R1训练不再只看结果对错！港中文推出SophiaVL-R1模型
DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。
OpenAI久违发了篇「正经」论文：线性布局实现高效张量计算
OpenAI 近日发布研究论文，提出用于高效张量映射的统一代数框架 Linear Layouts，解决了 Triton 等深度学习编译器中长期存在的难题。该框架是使用二元线性代数的张量布局通用代数形式，评估显示其优化版 Triton 性能有提升。
315 行代码构建编程助手，Go大佬揭开智能体的「神秘面纱」
知名Go大佬Thorsten Ball用315行代码构建编程智能体，虽无法与Claude、Gemini等编码功能媲美，但为初学者提供学习范例。文章分享构建步骤，包括准备工作、添加工具等，展示如何让智能体与Claude对话及使用工具。
谷歌开源移动端AI自动化测试神器
本文介绍谷歌最新开源的移动端AI自动化测试工具ARTEMIS，它可将自然语言指令转化为Android自动化操作，支持跨App测试、多模态定位，在AndroidWorld基准评测中取得99%+任务完成率，提供多场景使用方式，可一键快速上手。
让AI自我进化，斯坦福新课免费教
斯坦福开设新课CS329A《自我进化AI智能体》，被奉为Agent学习新晋资源宝库。课程由实战派教授授课，介绍扩大模型规模、养成能听懂人话的AI、提升AI能力等内容，还探讨AI自我改进及智能体工作流等。