「多语言混用」共找到 4821 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。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告，从预训练到后训练，细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版，成绩亮眼引热议。现其技术报告发布，详述预训练到后训练细节，还介绍了开源 RL 框架 slime，展示模型架构、训练阶段等，评估了在多任务上的表现。
The Batch: 859 | Qwen3 的自主智能新进展
不到两周前 Kimi K2 超越其他开源非推理模型，如今阿里巴巴发布基于早期 Qwen3 - 235B - A22B 的三款新大语言模型权重，介绍了输入输出规格、架构设计、性能表现、使用方式等，还进行了性能对比。
算力稀缺时代，如何把 GPU 用“满”
在 GPU 稀缺且利用率低的背景下，本文分析其‘用不好’的原因，探讨业界共享技术方案的局限。以腾讯云 TencentOS qGPU 为例，解析内核态虚拟化及在离线混部技术，还介绍其在多行业降本增效的实践。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体，UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie，构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题，通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强，在多基准测试中表现出色，打破人工标注瓶颈。
伪品会丨盘点那些 AI 六小龙下架或停运的产品
作者出于兴趣体验上千款AI产品，结合知乎提问，引出对已下架或停运AI产品的讨论。指出AI虚拟陪伴和AI创作工具赛道倒下产品多，还盘点了AI六小龙撑不过一年的产品，强调从失败中汲取经验。
腾讯开源三大具身基座模型，首席科学家张正友详解“三层脑”如何破解机器人反应慢
WAIC 2026 期间，腾讯开源三款具身基座模型。首席科学家张正友称此前用 OpenClaW 调度机器人效果差，后设计 TairosAgent 框架。腾讯将具身智能拆成三层，配合具身智能体和框架构成完整矩阵，还解决语言信息不足等问题，并在工业和养老场景测试。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1：利用强化学习，让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。
刚刚，阿里Qwen3.6又悄悄放出4个开源权重，卷疯了
继今年2月发布Qwen3.5系列后，阿里推出Qwen3.6多个开源权重版本。Qwen3.6优先保障稳定性与真实场景可用性，为开发者提供更好编码体验。介绍了Qwen3.6 - 27B和Qwen3.6 - 35B - A3B亮点。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径：交大提出JTok模块，省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块，作为插件挂载在Transformer层，几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径，在多任务测试中全面提分，为大模型发展提供新方向。