「多步聚合训练」共找到 5695 篇相关文章
DeepSeek 新模型曝光，即将发布
据彭博社消息，年初凭 R1 模型震动全球的 DeepSeek 正开发全新 AI Agent 模型，创始人推动团队在今年四季度发布。该模型能代表用户执行多步骤操作、基于过往行为学习改进，行业也在向 Agent 软件转型。
95后，边改造业务边发AI顶会论文，是怎样的体验？
当下AI人才竞争激烈，企业各出奇招。今年5月京东技术沙龙零售专场，技术团队分享成果。几位95后青年专家讲述成长历程，如洛川解决CTR模型训练瓶颈，谦屹发表多篇顶会论文。京东还推出人才计划吸引人才。
合成数据>人工数据，绝对性能暴涨超10个点！仅需任务定义，高效微调大模型
为解决基础模型在专业领域表现不佳、依赖人工标注数据的难题，北大、MIT等机构提出「合成数据强化学习」框架。该框架仅需任务定义，能生成合成数据微调模型，在多领域基准上性能提升显著，代码已开源。
深度剖析 MCP SDK 最新版： Streamable HTTP 模式正式发布，为你实测揭秘
MCP SDK 新版本 v1.9.0 发布，新增 streamable HTTP 传输模式。本文对该模式全面剖析与实测，涵盖快速上手、核心参数、session - id 等内容，还介绍开发服务端及多应用实例模式，指出新模灵活性提升但有不足。
说句话，造个3D世界！腾讯VibeWorlding氛围造世界
香港科技大学（广州）和腾讯团队开源VibeWorlding框架，实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成，开源模型经强化学习训练后成绩逆袭，证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
Resolve AI：为什么 AI SRE 领域有望诞生下一代 Datadog
文章分析了 AI SRE 领域发展现状，指出运维侧 AI 变革慢于开发侧。介绍了 Resolve AI 产品，包括多 Agent 机制、应用场景等，还提及融资、客户情况，对比了与 Traversal 差异，探讨了 AI SRE 未来趋势。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
真正面向大模型的AI Infra，必须同时懂模型、系统、产业｜商汤大装置宣善明@MEET2026
商汤大装置副总裁宣善明在MEET2026大会分享进展，强调大模型时代AI Infra要解决算力高效支撑问题。商汤战略“1+X”，大装置有优势，算电协同成果好，还推动国产化适配，产业落地成果多。
为什么 AI 喜欢用破折号
文章探讨AI爱用破折号的原因。AI常用“delve”源于非洲导师打分偏好，但破折号并非如此。作者发现这一现象在GPT - 4后凸显，原因或为AI公司用旧书训练，使AI继承旧时代写作风格。