「高动态控制」共找到 2604 篇相关文章
GPT-5 在 Lovable/Vibecode 中氛围编码，附 GLM-4.5 对比 （反向搜索引擎、吵架的俄罗斯方块）
文章展示GPT - 5在网页端、Lovable、Vibecode的测试案例，与GLM - 4.5对比。如GPT - 5在WebDev Arena创纪录，不同版本使用限制不同。还列举多个应用案例，指出GPT - 5有不足，GLM4.5全栈开发表现不错。
DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃？看下Qwen3新范式GSPO
文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO，重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题，会致模型崩溃，进而提出新算法GSPO，实验显示其效率和可扩展性更佳。
Google重磅上线通用世界模型Genie 3 - 此即未来。
Google发布世界模型Genie 3，它与Sora等AI视频产品本质不同，像可实时演算的模拟器。Genie 3解决了前辈无法调和的矛盾，在交互、时长、控制等方面有突破，虽有局限，但打开新世界大门。
刚刚，微软推出AI浏览器，上网从此不一样了
微软Edge浏览器推出“Copilot模式”，将其变成AI智能体，有跨标签页情境感知等功能。该模式限时免费，支持语音控制等，还将增加新功能。微软此举或引发浏览器大战，未来浏览器AI模式可能收费。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
清华退休教授余志平谈国产EDA发展之路
余志平教授全程参与“熊猫集成电路CAD系统”研发，获国家科技进步一等奖。他带领团队成立公司深耕垂直领域，推动构建国产EDA生态链。他认为突围要把握“缝隙效应”，还强调用AI辅助科研，培养高素质人才。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
FairyGen：AI 把孩子的画“动”起来，个性化教育和动画创作
FairyGen 能将孩子画作变成卡通短片，通过多模态大语言模型构思分镜脚本，采用分层建模处理前景人物动作与背景动态。其生成流程分四阶段，但也存在前景角色重建不准、背景生成不稳定等问题。