「渐进式训练」共找到 2705 篇相关文章
1美元时薪？这才是打工人的「梦中情模」
Anthropic 的 Opus 4.6 好用但贵，MiniMax 推出 M2.5 与之抗衡。M2.5 在多方面表现卓越，参数量小，成本低，推理速度快，还经实测能成打工人得力助手，其背后有独特训练体系。
Yann LeCun非生成世界模型前瞻：开年三篇论文展示JEPA工程化拐点
2026年Yann LeCun团队3篇论文展示基于JEPA框架的非生成世界模型工程化拐点。Rectified LpJEPA让表示更省力，GRASP将长时域规划并行求解，EB - JEPA把方法写成代码，为非生成式世界模型提供技术路线。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。
美团提出全新多模态统一大模型STAR，GenEval突破0.91，破解“理解-生成”零和困局
近日美团推出多模态统一大模型 STAR，以“堆叠自回归架构 + 任务递进训练”实现理解与生成双重突破。它解决行业痛点，通过三大核心设计统一能力，实验在多任务中表现顶尖，还给出后续探索方向。
开源8300小时标注数据，新一代实时通用游戏AI Pixel2Play发布
随着AI在代码和图片生成领域成熟，研究人员开始关注其在游戏领域的表现。此前的专用模型缺乏跨游戏泛化能力，通用模型在游戏环境中表现不佳。为此，Player2研究员提出Pixel2Play模型，还开源了代码和数据集。
仅需一个混频器的无线射频机器学习推理，登上Science Advances！
杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案，在边缘端混频器模拟计算中完成推理，解决传统方案问题，还在测试平台验证，能耗低且能完成多项机器学习任务。
TPU vs GPU 全面技术对比：谁拥有 AI 算力最优解？
SemiAnalysis对Google TPU v7/v8深度拆解，将TPU与Nvidia GPU多方面对比拆到可计算层面。不过其结论有局限性，本文重新分析，指出TCO因场景而异，互联体系分歧在流量假设，Google TPU v8成本优势被削弱。
“大模型第一股”打响上市前哨战！智谱GLM-4.7 刷新开源编程SOTA，修复代码、终端操作表现超Claude 4.5
冲刺大模型第一股的智谱推出开源大模型GLM - 4.7，主打编程与代理式任务提升。它在多项基准测试中表现出色，UI质量飞跃，还采用新推理机制。智谱上市在即，但亏损扩张快，研发投入大。
无问芯穹首曝智能体服务平台，以基础设施加速企业级「智能体自由」
12月16日，无问芯穹在智能体生态论坛发布智能体服务平台。该平台为企业提供全链路陪伴式落地服务，解决生产级智能体落地和规模化的难题，助力企业实现智能体的高效商业化落地与可持续运营。
谷歌TPU杀疯了，产能暴涨120%、性能4倍吊打，英伟达还坐得稳吗？
摩根士丹利研报显示，谷歌TPU产能将爆炸式增长，供应不确定性基本解决。TPU性价比高，在推理领域优势明显，或终结英伟达垄断。文章还给出TPU与英伟达GPU的选择建议及不同利益相关者的应对策略。