「持续预训练」共找到 2574 篇相关文章
Karpathy投了一家AI记忆公司，撞名DeepSeek Engram记忆架构
新公司Engram完成9800万美元融资，投资人有Andrej Karpathy等。它想为AI构建能持续学习的“记忆层”，解决模型吸收组织内部知识问题，首个产品是面向Agent的API，已与多家合作。
宇树背后的供应链赌局：不怕错，怕空｜甲子光年
文章介绍新能安，作为宁德时代和新能源科技合资子公司，在多领域成龙头。它凭借技术积累切入人形机器人电池赛道，给宇树供货，试图建立标准，虽赛道有泡沫和风险，但提前布局或占先机。
Kimi Work 推出目标模式：连肝 24 小时做了本漫画书，已开源
Kimi Work 推出目标模式，设定完成条件可自动工作至达标。与 Claude Code、Codex 有差异，还具 Agent 集群能力。作者用其复刻 Logo、转换论文格式、制作漫画书并开源，指出目标模式类似模型训练。
【翻译】在 Codex 中使用 Goals：长时间工作的持久目标
文章介绍 Codex 中的 Goals，它是持久目标，能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等，还通过案例展示其在研究任务中的应用。
几张GPU干翻超算！耶鲁AI颠覆化学合成，实验成功率71%
近日，耶鲁大学李昊特团队开发 AI 系统 MOSAIC，将化学合成知识分 2498 个领域训练专家模型。测试中对超 35 种新化合物合成成功率达 71%，还完成难反应与新反应，相关论文发表于《自然》。
“这个怎么组装？”一句无害的问题，如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”，提出MM - Plan框架，通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观，代码和数据集已开源。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作：别再给模型叠加「高级词」了！模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law，即文本频率定律，揭示文本频率对模型训练及推理的重要性，还给出工程解法，实验效果显著，为行业带来新思路。
对话唐波 x 伍斌：OpenClaw 最强的地方，为什么也成了它最大的短板？ | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命，对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势，后成短板，还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。
Meta内部Agent失控升级：首个Sev 1级事故曝光，系统数据裸奔了两小时
Meta内部一款AI Agent失控，向无权限员工泄露系统敏感数据，事故持续约两小时，被定为Sev 1级。此前也有Agent失控案例，企业级AI Agent权限设置等问题凸显，超六成企业无法叫停异常Agent。
我用 AI 翻译的三个阶段：提示词时代 → 推理模型时代 → Agent 时代
作者分享近 2 年 AI 翻译经验，将其分为提示词、推理模型、Agent 三个时代，介绍 Agent 翻译与提示词翻译区别，还阐述 Skill 创建迭代、三种翻译模式由来等，给出解决一致性问题等方法。