「训练导向问题」共找到 4908 篇相关文章
750城市+5000小时第一人称视频,上海AI Lab开源面向世界探索高质量视频数据集
上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai,含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集,还训练了模型Yume。它特点突出,团队按四环节构建,望成世界建模等领域的数据基石。
One RL to See Them All?一个强化学习统一视觉-语言任务!
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统,可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制,基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著,凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
腾讯把WorkBuddy这张王牌,开放给100多家公司|甲子光年
9月2日,腾讯WorkBuddy举办生态发布会,开放平台正式上线,首批引入超百家生态伙伴,开放底层Agent能力。其在AI办公赛道竞争激烈、产品同质化的背景下做出此开放动作,且面临生态繁荣、商业化等问题。
AI 企业 Day 0 出海,如何少走技术弯路?
InfoQ与多家AI出海企业交流发现,很多企业放弃常见Agent平台和流行框架,选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品,构建完整基础设施图谱,解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。
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。
硅谷直击:黄仁勋入局龙虾大战,宣告 SaaS 已死,推理算力需求暴涨万倍!
本文为 CSDN 对英伟达 GTC 2026 大会的现场报道。黄仁勋宣告 SaaS 已死,揭幕 Agent 时代,指出 AI 重心正从训练转向推理,还推出 Vera Rubin、LPX 等新品,强调能效即钱,企业软件将向 Agent-as-a-Service 转变。
投奔小扎,Jason Wei连发两篇博文公布“屠龙术”:一个公式看透AI,一条心法指引人生
OpenAI研究科学家Jason Wei被小扎挖走后连发两篇文章。一篇提出“验证者定律”,指出训练AI解决任务难易与可验证性成正比;另一篇从强化学习悟到人生要走On - Policy路线,发挥自身优势。
Meta最新大模型RL微调:在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性,对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线,多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能,还给出不同任务的测试数据。
Gödel Rescheduler:适用于云原生系统的全局最优重调度框架
本文介绍字节跳动研发的Gödel Rescheduler重调度框架,它能解决传统调度资源分配和任务摆放问题。阐述传统重调度弊端,介绍新方案组件,列举应用场景及成果,还提及未来规划,目前已开源。
开箱即用、本地安全、多 Agent 协同解决方案!
过去一年,Agent热度高,但企业应用面临算力、安全和部署门槛。5月22日浪潮信息推出元脑智能体工作站Z3,整合大模型本地推理等功能,解决本地多Agent运行问题,降低使用门槛,保障安全。