「训练 - 推理不匹配」共找到 3637 篇相关文章
机器人视觉语言导航进入R1时代!港大联合上海AI Lab提出全新具身智能框架
香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1,可将自然语言指令转化为连续导航动作,打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱,在测试中表现出色,小模型性能佳,推动具身智能从数字向具身认知跨越。
AI里最大的Bug,却也是人类文明最伟大的起点。
OpenAI论文指出AI产生幻觉是因其训练方式奖励瞎蒙行为。以考试为例,AI在信息不足时猜测是最优策略。还从统计学解释根源,指出解决幻觉需改变评估指标,也引发对人类想象力起源的思考。
Axiom Math 对谈 SGLang:模型的下一步是可验证,结果层才是真正的护城河
在AGI Playground 2026圆桌论坛,Axiom Math联合创始人等探讨AI核心问题。提到AI进入生产环境,可验证或成瓶颈,还从长任务智能体、推理基建等多方面深入交流,如模型验证、基建优化等。
打造全球首个强化学习云平台,九章云极是如何做到的?
AI正从语言模型走向智能体,强化学习成关键技术,但训练面临困难。2025年6月九章云极发布全球首个工业级强化学习云平台AgentiCTRL,实现系统级重构,其智能基础设施战略布局领先,具产业赋能优势。
大模型的第一性原理:(三)信息论篇
本文从信息论角度解读大模型第一性原理。介绍Shannon信息论,提出将其从以BIT为中心转换为以TOKEN为中心解释大模型底层原理,还阐述大模型各阶段信息论原理、定向信息计算方法,对比Granger与Pearl因果。
HF日趋榜一!真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐,腾讯AI Lab王琰团队联合港中大(深圳)唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构,通过创新训练策略让模型动态预测解码参数,在多模型实验中表现出色且已开源。
UNC | 发布Bifrost-1,构建“最强大脑”与“顶级画师”的桥梁,低成本实现“文生图”自由
随着AI发展,打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道,解决核心痛点,实验表现出色。
Claude 4 核心成员访谈:提升 Agent 独立工作能力,强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效,如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向,如用户与多模型交互、模型可解释性等,认为未来会有白领 AI 员工。
太抓马了!马斯克OpenAI开庭,硅谷巨富互揭老底像极了村口吵架
马斯克与OpenAI的世纪庭审爆点不断。马斯克承认xAI用OpenAI模型训练Grok,且庭审中六次失态;OpenAI也有黑料,如Brockman日记暴露其私下盘算。目前风向对马斯克不利,后续还有奥特曼等证人登场。
AI Agent 距离真正替人「全自动办公」,还有多远?
Meta、微软和 xAI 被曝监视员工操作来训练 AI,原因是真实办公中 AI Agent 表现不佳。SaaS - Bench 评测显示顶级大模型表现糟糕,智能体存在长周期任务脆弱、跨应用错误放大等问题,未来 SaaS 软件或需为 Agent 重新设计。