「渐进式训练」共找到 2705 篇相关文章
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
AI卷到物理世界，小米迎来自己的主场？
该文探讨小米在物理AI领域的发展。物理AI与生成式AI有别，更重感知与执行。小米有手机、汽车、家庭入口，补齐多样能力，成全球首个在「人车家全生态」落地物理AI的公司，优势显著。
这个开源项目 OpenStory，把 AI 短剧制作变成了一条可复制的工业流水线！
现在制作完整AI短剧流程繁琐，很多团队是小作坊式生产，效率低且难规模化。OpenStory开源项目站在成熟AI服务肩上，将AI短剧制作工业化，能把剧本变成风格统一的视频作品，解决诸多痛点。
The Batch: 969 | 谷歌的机器人模型有了腿
谷歌发布 Gemini Robotics 2（GR2），能将相机图像和文字指令转为机器人关节控制命令，可同时控制人形机器人腿、躯干、手臂和手部，简化模型训练和设计，不过谷歌未公布其基础模型等信息。
ECCV 2026 | 一段视频，重建一个可仿真的动态世界
机器人走出实验室后，训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成，被ECCV 2026接收。它从单目视频出发，输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh，串联视觉基础模型完成流水线工作，能用于物理仿真。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。
大基金或将领投DeepSeek？算力拐点将至
5月6日报道国家大基金正洽谈领投DeepSeek首轮融资，估值约450亿美元。大基金此前未公开投资大模型公司，此次若落地是从“半导体硬件”向“AI应用端”延伸。2025年是中国AI芯片出货量关键年份，DeepSeek-V4发布，多家国产芯片品牌完成适配，但国产芯片仍面临性能、软件生态等挑战。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
ChatGPT正式上线广告主平台，AI产品从今天开始走向分裂。
今日凌晨，OpenAI更新ChatGPT，上线非推理模型GPT - 5.5 Instant，还官宣向企业主全量上线广告平台。此前广告已在部分地区测试，付费和未成年用户无广告，免费用户可选择关闭但功能受限。投放端向美企开放，出价高，这或成AI产品宿命。