「深度学习框架」共找到 3312 篇相关文章
拆解AI短剧流水线:4道技术关卡,和一个反直觉的赚钱真相
文章拆解AI短剧流水线,介绍其要解决的核心问题,用框架分析四道收敛闸门,提及主流工具组合,还算了成本账,指出产能涨但公司巨亏,赚钱关键从制作转向投流。
TRM思考奖励模型上线,大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案,忽略推理过程。上海多校团队提出TRM,用ME² principle刻画推理质量,DAG-based pairwise evaluation还原结构,训练奖励模型,让推理质量可度量、训练和优化。
7,700+ star 微软 SkillOpt 可以训练的Skill
微软研究院开源了SkillOpt(7700+ star),把Skill文档当成‘可训练的权重’来优化。它有独特的6阶段流水线、核心验证门控、Protected Regions机制,还有SkillOpt - Sleep预览功能,让Skill文档可系统化训练。
35B参数科学性能比肩万亿参数模型,『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview,尺寸小、科学能力强,在多方面有突破。其深化与昇腾算力生态协同,探索‘通专融合’,科学及智能体能力升级,还优化训推效率。
训练数据枯竭怎么办?首篇「数据价值密度」综述理清思路
上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义,建立分类框架梳理现有工作,还指出该领域面临的挑战,为大模型训练提供指南。
重生之我在AI时代当老板:让一群Agent互相PUA
MiniMax推出新Agent Mavis,可组建团队完成任务。其Agent Team分工明确,能解决单Agent在长程任务中的痛点,还将开源。此外,TokenPlan和Agent Plan合并,性价比提升。
国产双开源:让Mac成为你的私人AI工作站
2026年3月底,Ollama将Mac版底层推理引擎换为苹果MLX框架,性能提升显著。明略科技开源Cider和Mano - P,Cider加速推理,Mano - P可操作图形界面,两者结合推动Private AI发展。
迎接智能体的「觉醒时刻」:EverOS全球公测开启Agent Memory自进化序章
随着主动执行型 Agent 爆发,AI 向自我演化智能体跃迁,但现有 Agent 有诸多痛点。EverMind 团队公测专为自我演化智能体设计的记忆底座 EverOS,它依托核心算法与进化引擎,提升任务成功率,解决多项技术难题。
撕开AlphaFold的神话:这根本不是AI做出了科学,只是吃了几十亿堆出的数据红利
Dwarkesh Patel与Michael Nielsen探讨科学进步识别问题。以迈克耳孙 - 莫雷实验为例,指出科学进步常先于验证闭环。还分析牛顿、达尔文等理论,质疑AlphaFold科学性,探讨AI做科学难点及外星文明技术树等。
Communications Engineering | 西湖大学&女王大学:面向阵风气动建模的表面压力时空动力学关联研究
西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模,融合图神经网络与注意力机制,从表面压力信号学时空关联,实现气动力准确预测,为AI在复杂气动建模提供新思路。