「开发团队模型」共找到 10010 篇相关文章
英伟达笑到最后！训练2000步，1.5B逆袭7B巨兽，Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法，将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B，在多任务中表现出色，解决了熵崩溃和训练不稳定问题。
剑指“美国版 DeepSeek！”Ai2 科学家 Nathan Lambert 最新访谈：剖析 RLVR、激辩智能体与后训练
艾伦人工智能研究所科学家 Nathan Lambert 在访谈中剖析 RLVR、激辩智能体与后训练。他所在团队用 Olmo 和 Tulu 模型揭开后训练魔法，带火 RLVR 概念。他还谈到开源 AI 未来，想打造“美国版 DeepSeek”。
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。
告别多奖励跷跷板：Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD，这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题，效果良好，未来有多个拓展方向。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
小红书发布 SWE-Bench Mobile：当 AI Agent 面对亿级用户 App 代码库，最高通过率仅12%？
小红书联合多科研机构发布 SWE-Bench Mobile，它是首个还原‘端到端’开发流程的基准，以小红书 App 实际任务为核心。评测显示，AI Agent 在移动端开发能力上限低，架构设计比模型本身重要，简单提示策略效果更好。
Mythos：普通人能自由使用旗舰 AI 的时代，可能要结束了
两天前，Anthropic 发布最强模型 Claude Mythos Preview，各方位性能超 Opus 4.6 模型，却不公开发布，只面向少数合作方开放。这或预示普通人自由用旗舰 AI 的时代将结束，引发对 AI 未来商业与使用模式的思考。
退隐3年后回归，周末写的AI一夜刷屏、一周拿下10万Star增速超Linux，Clawdbot之父首次长谈：如今几乎不看自己发布的代码
本文是对OpenClaw开发者Peter Steinberger的深度专访。他曾打造PSPDFKit，隐退三年后回归，用大模型工具开发出OpenClaw。他分享了开发历程、工作方式，探讨AI对编程的影响，还指出大公司采用AI的难点及对开发者的建议。
500万视频数据集+全新评测框架！北大开源主体一致性视频生成领域新基建OpenS2V-Nexus，生成视频 「像」 又 「自然」
北大团队推出开源套件OpenS2V - Nexus，含全球首个S2V细粒度评测基准OpenS2V - Eval和500万条高质量人物文本视频三元组数据集OpenS2V - 5M，还评测18个S2V模型，揭示主流模型能力差距。
首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。