「动物语言研究」共找到 2833 篇相关文章
不死的程序员
文章回顾计算机技术演进中八次“程序员替代论”浪潮,从编译器诞生到如今大语言模型崛起。虽每次都预言程序员被取代,但实际是角色重塑、分层,新需求增长超人力节省,程序员价值仍在。
Agent性能暴涨90%,刷榜GAIA可太容易了~
今年AI Agent层出不穷,当前研究缺乏统一标准、复现难。oppo Agent团队分享构建高效Agent的关键组件及刷榜GAIA的方法,从事实获取能力和逻辑推理保真度两维度分析,介绍了强化感知和提升思维的策略。
深入解析|Cursor编程实践经验分享
文章结合近两个月实践,分享Cursor编程经验,探讨其适用场景与问题。介绍使用方法,如标准Prompt、Rules等,还提及MCP工具及Cursor不足,对比DeepResearch等平台,最后介绍AutoGPT、Claude4.0等技术。
别再“演智能”了,MiniMax Agent 才是真特工
2024 年有不少‘伪 Agent’项目,2025 年 AI Agent 开始在解决真实问题上落地。MiniMax Agent 在深度研究、网页生成、PPT 生成及多模态输入输出上超越竞品,其优势源于多方面,已从众多 Agent 产品中脱颖而出。
灵初智能陈源培:一个 00 后的机器人之梦
00 后陈源培是灵初智能联创,本科土木工程专业,大二因比赛对机器人感兴趣。他研究灵巧手,参与开源项目,灵初发布相关模型。他认为强化学习对灵巧手重要,还谈了模型、创业、落地等看法。
上海AI实验室造出首个「通才」机器人大脑:看懂世界+空间推理+精准操控全拿下
上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain,能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式,有“机器人适配器”,配套VeBrain - 600k数据集,性能测试表现出色。
10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局
无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路出发,用Python实现极简大语言模型,介绍从零基础到Bigram模型的过程,包括词汇表、模型训练推理等内容,还讲解了PyTorch基础,最后实现pytorch版Bigram模型,后续将实现完整GPT。
大模型微调知识与实践分享
文章详细介绍大型语言模型(LLM)微调知识与实践,包括模型结构、参数量等知识,以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程,介绍相关平台和框架,如星云、TuningFactory等。
比Sora更疯狂!英伟达AI让机器人「做梦」修炼,无师自通直接上岗
英伟达新研究项目DreamGen用视频生成模型让机器人在神经网络生成的「梦境世界」自主探索学习。它能让机器人掌握新动作、泛化到新环境,合成数据暴涨333倍,还引入DreamGen Bench用于视频生成基准。