「反事实反思训练」共找到 2256 篇相关文章
华为新开源！扩散语言模型突破32K上下文，还解锁了「慢思考」
今年文本生成领域从自回归向扩散语言模型转变，但长序列训练不稳定是痛点。华为发布 openPangu-R-7B-Diffusion，将上下文长度扩至 32K，在多基准创 7B 参数量级 SOTA，还解析了其技术革新。
万卡时代，企业需要怎样的算力集群？
过去两年，AI算力需求跃升，消耗从训练主导转向推理驱动。企业算力需求有突发性等特点，智算集群是关键方案。InfoQ联合腾讯云发起直播探讨，还介绍了算力供给缺口、集群构建交付、性能优化及演进方向。
TruthfulRAG，用知识图谱硬刚RAG知识冲突
RAG系统存在知识冲突问题，现有解决方法治标不治本。TruthfulRAG将非结构化文本转化为结构化事实，通过图构建、图检索、冲突解决三大模块解决冲突，实验显示其表现优异，结构化表示还提升了LLM置信度。
14万一台家务机器人！斯坦福华人博士具身创业首款产品亮相，用户还能买回去自己教
斯坦福华人博士赵子豪与迟宬创业推出家务机器人Memo，售价2万美元。它能完成多项家务，依赖ACT - 1具身模型，该模型用技能捕捉手套采集人类数据训练，用户还能教它新本领，预计2026年正式推出。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
Andrej Karpathy深度解读：强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」
Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」，因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评，认为找到符合原则算法是突破。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
李飞飞一年前究竟说了啥？怎么又火了
AI教母李飞飞一年前访谈再引关注，她指出大语言模型或许并非真正智能，其基于一维语言信号训练，在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差，不过也有人提出不同观点。
OpenAI/微软争夺AGI控制权！重组谈判激烈，年底谈不成软银700亿或撤
OpenAI与微软就重组问题谈判胶着，核心在控制权与确定性，如多云是否松口、微软能否获取训练细节、AGI条款去留。这影响微软持股价值和软银投资，年底是关键节点，若重组未完成，软银或撤回100亿美元。
拳打可灵，脚踢 Veo 3，谁是物理世界的「懂王」？
多模态视频生成大模型是复杂系统工程，多为巨头游戏。MiniMax的Hailuo 02发布，ELO得分超谷歌Veo 3和快手Kling 2.0。它能呈现复杂运动，处理物理关系，提升训练推理效率，成本低，后续还将更新。