「开发团队」共找到 4724 篇相关文章
Agentic RL 后训练资源怎么分?港中文、恒生大学提出 Libra,吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”,Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统,统一优化训练与 rollout,在多任务中提升吞吐,论文与代码已公开。
AI 正在毁掉开源:从“协作圣地”到“垃圾洪水”,维护者士气跌至谷底,开始集体掀桌
AI Slop正破坏开源开发中维护者与贡献者的社会契约,贡献数量使系统不堪重负。文章探讨AI Slop时代开源现状、维护者应对方式,还提及基金会政策、极端选项、激励问题,并给出最终建议。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻?字节世界模型新作,仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”,无需依赖语言模型,仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务,成功率远超主流模型,代码与模型已开源。
大模型学会拖进度条看视频了!阿里新研究让视频推理告别脑补,实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题,推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点,模型用SFT + RL范式及创新奖励机制,实验成绩SOTA。
机器人终于能用明白洗碗机了|UC伯克利新研究
UC Berkeley团队发表研究论文,通过‘模块化教学+智能选动作’方案破解人形机器人全身协同难题。该方案结合星动纪元STAR1硬件优势,经实验验证效果远超传统方案,为机器人产业化带来落地价值。
清华紧逼谷歌,AI顶会NeurIPS论文数第二!中国占半壁江山
NeurIPS 2025呈现前所未有的撕裂感,清华大学以微弱差距逼近谷歌。中国AI完成从数量堆叠到底层架构创新的「质变」,阿里千问团队获最佳论文奖,中国学者因签证问题有了墨西哥城卫星会场。
内存直降50%,token需求少56%!用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中,南京理工大学等校研究团队提出VIST框架,为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制,让模型具备选择性阅读能力,减少Token需求和内存使用。
AI圈两件大事,Meta超级智能实验室大规模裁员,OpenAI新发布的浏览器遭全网差评。
近期AI圈热闹非凡。Meta超级智能实验室裁员600人,包括资深人员田渊栋,或因前期扩张致团队臃肿。而OpenAI新发布的浏览器Atlas仅Mac版,口碑差,功能不新鲜,产品成熟度和体验欠佳。
RL 效率无损飙升 3 倍:厦大-Shopee-清华联合首创,将投机解码首次引入 RL,推理能力稳如初!
传统RLVR训练中,rollout阶段耗时成瓶颈。厦大 - Shopee - 清华联合团队提出SPEC - RL,将投机解码引入RL,训练提速2 - 3倍,避免重复生成,与主流算法兼容,在多项基准测试中性能稳定。
AI 写 80%,人修最后 20%:这是什么新赛道?“ AI 代码补锅匠 ”了解一下。
Vibe Coding 成 2025 年 AI 驱动开发核心趋势,强调用自然语言提示让 AI 生成代码。虽可提升效率,但 AI 生成代码有质量、安全等问题,催生付费修复服务,未来“AI+专家”模式或成主流。