「训练环境」共找到 2534 篇相关文章
一个Skill让DeepSeek V4 Pro超越Fable 5?热门插件被锤了
前两天J-Space凭夸张测试结果刷屏,宣称一份Skill接入Agent环境,能让V4 Pro在多基准大幅提升,部分成绩超Fable 5。但社区复测结果相反,作者未公开完整评测记录,还删质疑帖,引发公开打假。
Nanbeige4.2-3B:探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下,推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B,在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作,评测表现良好,还探索本地个人助手等应用。
梁文锋叫停签约,DeepSeek百亿新融资或全面暂停;白宫控月之暗面蒸馏Anthropic Fable 5遭驳;腾讯员工晒317万年终奖被辞永不录用|Q资讯
本文汇总一周AI行业热点,有DeepSeek百亿融资或暂停、Karpathy或从Anthropic离职等消息,还涉及腾讯、360、美团等公司动态,以及多个新模型发布与技术成果。
Stripe 发布基准测试:AI 智能体可开发集成方案,但校验环节存在短板
Stripe推出基准测试套件,评估AI智能体构建完整Stripe集成方案的能力,测试聚焦金融系统贴近生产环境的集成场景。测试显示,不同任务类型评测结果差异显著,核心瓶颈在于验证环节,当前智能体短板在校验逻辑等方面。
从日志学习到风洞验证:构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段,将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层,形成完整闭环,推动智算集群稳定性建设升级。
怎么量化机器人数据价值?ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA,313×加速筛选高价值数据
具身智能进入数据scaling时代,VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架,将影响函数扩展到十亿参数VLA模型,解决计算和筛选难题,实现313倍加速,实验证明其用更少数据获更好效果。
李飞飞 、 英伟达 Jim Fan 、徐丹飞三巨头联合重磅论文,改写灵巧手触觉赛道
近日,李飞飞、英伟达Jim Fan等顶尖学者联合发表论文《T-Rex: Tactile-Reactive Dexterous Manipulation》。指出过去具身行业在灵巧手触觉的探索方向可能错误,目前加触觉会让机器人变笨,但也给出解决方法,真机实测T-Rex表现优异。
登上Nature子刊!Meta脑机接口重大阶段性进展,超高实时解码准确率
Meta在非侵入式脑机接口研究取得重大进展,Brain2Qwerty v2能从原始脑信号实时解码句子,平均词准确率达61%,最优78%。研究团队开源训练代码,数据集也同步开放,但应用于临床仍面临精度和设备限制。
马斯克麾下最惨打工人:手滑删掉xAI三周训练数据
xAI一名员工在数据迁移时误删了2到3周的核心训练数据,这或为Grok重组震荡后遗症。xAI为追Claude等,采取喂Cursor数据、自研V9等策略,还曾借道访问竞品模型。如今xAI把算力租给对手变现。
Claude 通过率不到 4%,SaaS-Bench 撕碎了 Computer-Use 的「全自动办公」幻想
UniPat AI用SaaS - Bench测试,让Agent在真实工作环境中执行任务。结果显示,Claude Opus 4.7端到端完全通过分数仅3.8%,多数模型表现差,还暴露Agent四种致命缺陷,揭示其与真实工作能力有巨大鸿沟。