「两阶段训练框架」共找到 3796 篇相关文章
估值7.5亿美元初创意欲「撬动」8000亿半导体市场?前谷歌AlphaChip主导者创业研发「AI芯片设计自动化」
由前谷歌研究员创办的 Ricursive Intelligence 公司,尝试开发自动设计芯片的软件。其核心技术将递归智能用于芯片设计,分三阶段改进,已获 3500 万美元融资,估值 7.5 亿美元,有望变革半导体行业。
WRC整理床铺机器人背后模型曝光!端到端双系统全身智能VLA,仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型,可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0,结合真机数据集与架构,还构建开放数据集,评测结果优于π0模型,即将开源。
基于闪电注意力机制,创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈,多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax,从架构、创新模块、训练框架等多方面优化,表现突出。
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈,准确率超97%|ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”,华为诺亚方舟实验室提出思维森林(FoT)框架,借鉴人类认知方式,打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色,准确率超先进模型,将在ICML 2025开源。
最大的开源GraphRag:知识图谱完全自主构建|港科大&华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架,可自主构建知识图谱,无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式,构建了ATLAS系列知识图谱,经测试表现优异。
因果发现大模型迎来「理论破局」: DAG-FM 破解异质机制下的因果图识别与涌现难题 | GAIR Paper 116
浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM,解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别,架构上避免环路,处理数据能力强,还将推进特定领域预训练。
Qwen3.7:智能体新前沿
阿里云正式发布面向智能体时代的Qwen3.7-Max模型,将通过API提供服务。它能力全面,编程、办公、长周期执行等表现出色,适配多框架,在多场景评测中领先,能驱动生产力跃升,还经多实战测试验证实力。
赌自己会失业!田渊栋八人天团狂揽44亿元,杀入「递归进化」赛道
Recursive Superintelligence由八位顶尖AI研究员创立,获GV、英伟达等投资6.5亿美元。他们要让AI自我训练,实现递归自我进化,若成功或使AI研究员岗位消失。此前已有相关成果,产品端Anthropic也在推进AI主动性。
Anthropic 的 Harness 哲学:把 Agent 当牲口,而非宠物
本文分享Anthropic最新两篇博客,介绍其将运维圈“宠物 vs 牲口”哲学用于AI Agent架构设计。旧架构如“宠物”易出问题,新架构脑手分离,把Harness做成可随时重启的“牲口”,降低延迟、提升安全,还提出信任框架。
ICLR 2026|首个微观世界模型MicroVerse来了,AI开始模拟看不见的世界
过去两年,世界模型成为大模型演进重要方向,但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架,将研究边界拓展到微观尺度,还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集,推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。