「长序列训练」共找到 2701 篇相关文章
人类最后考试已不够用,Agent最后考试来了!
AI飞速进步,人类最后考试(HLE)已不够用,伯克利牵头推出智能体最后的考试(ALE)。ALE真实、全面、可验证,当前最强AI在最难档通过率仅8.6%,主流系统平均2.6%,显示AI距替人干活尚远。
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频,教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究,不依赖百万级3D标注,从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’,再用少量3D标注微调,转化为相机位姿估计能力,在多基准上提升精度且泛化能力强。
算力极限下,OpenAI 急着做什么?
OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman接受专访,就产品战略收拢、新基座模型Spud等议题给出内部判断,回应业界质疑。他称产品调整是算力硬约束下的优先级排序,还透露了产品核心方向和Spud进展。
突发|立即检查你的Python库!LiteLLM被投毒,Karpathy警告,马斯克关注
Karpathy发长推文警告,GitHub超4万星、月下载量9700万次的Python库LiteLLM在PyPI上被投毒,含恶意代码版本为1.82.7和1.82.8,攻击负载分三阶段运行,引发马斯克关注。
10 年后,Kimi 团队重新发明残差连接。马斯克和 Karpathy 同时点赞
Kimi团队发布技术报告,提出用Attention Residuals替换残差连接。实验显示其在各尺度模型上表现优于基线,降低训练成本。马斯克和Karpathy点赞,这或标志深度学习基础范式进入重新讨论阶段。
迈向原生全模态AI智能体:人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务,覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大,OmniAtlas 显著提升开源模型表现,并指出未来全模态智能体发展方向。
智能体时代的强化学习:AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践,阐述强化学习与大模型联系,指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键,强化学习是 Agent 技术核心,还分享团队成果与经验。
“代码 + 编译器”要消失了?马斯克在 xAI 全员会上放话:到今年年底,AI 或将直接生成二进制
xAI 近期出现离职潮,马斯克公开全员大会视频回应。他表示离职是阶段适配问题,还预测到 2026 年底 AI 或直接生成二进制,跳过编程。此外介绍了 xAI 新架构及各团队进展,强调基础设施重要性,甚至提及将算力扩展到月球。
1美金时薪雇个全栈替身,MiniMax M2.5让打工人也能体验当老板的感觉
春节档模型大战,MiniMax官宣新模型M2.5,主打智能体和Vibe Coding,性能比肩Claude Opus 4.6。它全栈能力强,能处理长链路任务,推理吞吐量高、成本低,已接管MiniMax 30%真实业务。
千星项目LLMRouter:多模型路由,16+策略优化推理
UIUC开源智能模型路由框架LLMRouter,可自动为大模型应用选最优模型,有16+路由策略。该框架打通训练、评测等链路,解耦Route与Training模块,支持多轮协同等,还可插件式扩展。