「训练环境」共找到 2534 篇相关文章
Agent 形态一天一个样,Infra 到底该为谁而建?
过去一年,Agent 应用形态多变,但进入稳定生产环境的项目有限。清程极智师天麾认为,Agent Infra 重要性待显,当前应提高 Token 生产交付效率。还探讨了 Agent 发展问题、Token 相关指标及收费模式等。
DeepSeek-V4-Flash正式版发布并开源,全面超越V4-Pro预览版
DeepSeek-V4-Flash正式版发布并开源,这一304B轻量级模型经后训练,性能远超V4-Pro预览版,与Claude Opus-4.8接近。模型权重开源后上Huggingface趋势榜第二,性价比高,实测表现佳。
超脑未来WorldDreamer V4横扫多个权威榜单,世界模型进入群体智能时代
超脑未来发布 WorldDreamer V4,它以多智能体为基本单位,具多种核心能力。采用新预训练架构,引入 Masked Agent Modeling,用共享隐式世界状态带来新协同范式,还在多权威榜单领先。
OpenAI 全面拥抱 Agentic-First,实测有点扎心
OpenAI发布GPT - 5.6系列,Sol定位长周期Agent,训练目标转向Agentic - First。但目前难以用上Sol,且其评测数据因计数规则差异大,还出现变身话痨、少说话和干完活难兼顾的问题。
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频,教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究,不依赖百万级3D标注,从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’,再用少量3D标注微调,转化为相机位姿估计能力,在多基准上提升精度且泛化能力强。
重新审视SFT的泛化能力:优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆,RL实现泛化’观点,指出SFT泛化是条件性现象,受优化动态、训练数据、基模型能力影响,还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
Altman 投的 Agent 终端 Warp 开源了,15小时Star 数飙到3.5万!开源是延长软件寿命的最佳方式
由 Sam Altman 支持的现代终端 Warp 正式在 GitHub 开源,OpenAI 成新代码库创始赞助商。Warp 团队认为传统开发模式遇瓶颈,开源可汇集全球创意,还在功能上开放,引发社区热议。
智能体的尽头是Harness基建!上海交大深度解读Harness
上海交通大学等团队深度拆解智能体技术核心演进逻辑,指出智能体落地关键已转移到外部认知基础设施。阐述记忆、技能、协议与运行环境(Harness)如何重塑概率生成,介绍各模块特点及前沿趋势。
算力极限下,OpenAI 急着做什么?
OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman接受专访,就产品战略收拢、新基座模型Spud等议题给出内部判断,回应业界质疑。他称产品调整是算力硬约束下的优先级排序,还透露了产品核心方向和Spud进展。
10 年后,Kimi 团队重新发明残差连接。马斯克和 Karpathy 同时点赞
Kimi团队发布技术报告,提出用Attention Residuals替换残差连接。实验显示其在各尺度模型上表现优于基线,降低训练成本。马斯克和Karpathy点赞,这或标志深度学习基础范式进入重新讨论阶段。