「任务递进训练」共找到 3663 篇相关文章
吴恩达最新来信:是时候关注并行智能体了
吴恩达在最新来信中指出,并行智能体正成为提升AI能力新方向,多个agent协作能高效处理不同任务。相比依靠数据和算力提升性能的方法,并行agent提升性能同时无需用户久等,且大模型token成本下降使其可行。
顶模 Fable 5.1发布,到底强了多少?
昨晚,Anthropic发布Fable 5.1和Mythos 5.1,这代沿用Fable 5参数,性能提升聚焦长任务,还降低缓存读取价。它在游戏、视频等多个领域表现出色,与同类模型对比进步明显,虽价格贵,但能力、速度有提升。
代码生成要变天了?被质疑架空后,Yann LeCun携320亿参数开源世界模型“杀回来了”
在新一代代码生成模型不断涌现的当下,Meta FAIR CodeGen团队由Yann LeCun领导发布了代码世界模型CWM。它有320亿参数,创新训练方式使它不仅会写代码,还能模拟执行,性能测试表现不俗,在圈内引发热议。
张小珺采访了Kimi杨植麟,Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟,杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈,应提升Token效率;Adam与Muon对比,Muon学习效率高;模型公司下场做一方Agent产品,垂直整合模式上限高;还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。
DeepSeek有点含蓄了,实测V3.1有进步,编程等个别场景硬刚GPT-5
DeepSeek悄悄更新V3.1,官方仅提及上下文长度拓展至128K。实测其代码能力与前端审美提升,逻辑推理也有进步,在编程等个别场景能硬刚GPT - 5,但处理复杂任务还有距离,更新不大却有进步且降价。
LLM+RL遭严重质疑,随机/错误等虚假奖励也能提升至标准效果?
论文在AI领域观察到类似随机给糖或奖励错误答案让孩子成绩提升的现象,‘虚假奖励四大奇招’效果接近用标准答案训练,Qwen2.5 - Math - 7B模型在测试集上性能飙升,还揭示了Qwen特别的原因及随机奖励有效的推手。
万字实录:VLA 范式,具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日,雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等,指出其面临推理、数据等瓶颈,还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
万亿级思考模型,蚂蚁首次开源!20万亿token搅局开源AI
10月14日蚂蚁集团发布万亿参数思考模型Ring-1T,在多领域表现出色,推理能力直逼闭源巨头。此前已开源旗舰通用大模型Ling-1T。还介绍了训练技术创新,虽模型有不足,但开源夺冠证明‘思考力’可工程化。
华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕,称其受芯片限制,早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题,如135B V2套壳Qwen 1.5 110B,pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等,导致人才流失。
传 GPT-5.6 明日发布:要打赢 Fable 5,光靠刷分可不行
近期GPT-5.6发布消息不断,上线或进入倒计时。它被拿来与Fable 5对比,Fable 5长任务处理出色,而GPT-5.5有短板。GPT-5.6虽跑分亮眼,但被指‘benchmaxxed’,还存在脱离现实常识问题。