「测试时训练」共找到 3996 篇相关文章
DeepSeek-R1今天一次「小更新」,颠覆了大模型格局,网友:尽快放R2
昨晚,DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本(0528),并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿,采用MIT许可证,性能提升明显,在多个基准测试中成绩优异,网友实测代码能力也大幅提升,但仍存在过度思考问题。
别只做skill了,都去做插件吧
Claude Code的插件系统上线,解决了配置难分享、版本化和审核的问题。它将已有能力标准化,介绍了插件与独立配置选择、上手步骤、可装内容、测试方法、提交市场及从独立配置迁移等内容,还提及其他软件推插件市场。
1.2K Star!终于有工具开始认真解决 AI Agent 安全问题了!
作者深度使用AI Agent时担忧其安全性,GitHub上斗象科技开源的ClawVault项目,上线不久获1.2K Star。它为AI Agent提供多场景安全隔离方案,有分格管理、可视化监控等实用设计,适配Python3.10+环境,安装方便。
专为小说、角色扮演等而生:元象开源泛娱乐场景底座模型
元象作为AI与3D技术服务公司,此次开源XVERSE-Ent系列中英双语大模型。它采用MoE热启动技术与三阶段训练策略,解决泛娱乐场景痛点,适配多元语境,有高部署性价比,为行业提供泛娱乐AI解决方案。
AGI新技术路线:下一代稀疏注意力机制Monte Carlo Attention开源
超对称技术公司开源了 Monte Carlo 注意力机制,用于新版基座模型 BigBang - Proton。它在二进制块编码技术上,用块间代表交流机制实现线性复杂度,解决了传统方法的缺点,可实现理论上无限的上下文长度,对现有预训练技术和硬件设计影响深远。
刚刚,Claude 5.1 发布!全球最强模型来了
Anthropic推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1。Fable 5.1面向普通用户等,Mythos 5.1面向高风险领域伙伴。Fable 5.1性能优、价格低,在多测试中表现提升,还能用于科研,且安全防护机制升级。
Claude还是最强,但Anthropic这周好像疯了
Anthropic状告阿里蒸馏模型致其股价创新低。一位87年创业者用AI搭工作流,起初用DeepSeek和Qwen问题多,换Claude后流程顺畅。MRCR v2测试显示国产模型与Claude有差距,便宜与省心模型该怎么选成问题。
小米万亿模型全面开源:MIT 协议、1M 上下文,但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型,采用 MIT 协议,适合商业应用。在基准测试中表现出色,有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比,架构创新偏工程化,也有推理表现不足等问题。
腾讯混元团队最新研究:让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》,尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数,而非依赖固定参数。通过多类实验验证,这种方式在图像编辑等任务中有明显优势,还降低了训练复杂度。
别让米其林主厨削土豆!英伟达用「小脑指挥大脑」,重构AGI生产力
英伟达推出8B模型Orchestrator,通过组合工具降本增效。在HLE等测试中超越GPT - 5,成本仅为其30%左右。它还能泛化到未见工具,具有可定制调度能力,标志着复合AI新范式的兴起。