「自监督训练」共找到 3085 篇相关文章
英伟达MoE新开源：一行import，微调加速3.7倍
英伟达开源NeMo AutoModel，基于Hugging Face Transformers v5，不改代码API，添一行import就能更快速微调MoE模型。实验显示，它能提升3.4 - 3.7倍训练吞吐，减少29% - 32% GPU显存占用。
Kimi Work 推出目标模式：连肝 24 小时做了本漫画书，已开源
Kimi Work 推出目标模式，设定完成条件可自动工作至达标。与 Claude Code、Codex 有差异，还具 Agent 集群能力。作者用其复刻 Logo、转换论文格式、制作漫画书并开源，指出目标模式类似模型训练。
Karpathy加入Anthropic要做的事，被Google提前做了
Karpathy官宣加入Anthropic要组建新团队‘用Claude加速预训练研究’，话音未落，Google&Meta等发论文‘LLMs Improving LLMs’验证了该思路。论文让Claude Code搜索最优推理策略，结果全面超越人类设计。
几张GPU干翻超算！耶鲁AI颠覆化学合成，实验成功率71%
近日，耶鲁大学李昊特团队开发 AI 系统 MOSAIC，将化学合成知识分 2498 个领域训练专家模型。测试中对超 35 种新化合物合成成功率达 71%，还完成难反应与新反应，相关论文发表于《自然》。
从 Computer Use到 Datacenter Use：如何让 AI Agent 像调用函数一样驱动数据中心？
本文整理自 QCon 2026 北京站演讲，探讨如何让 AI Agent 驱动数据中心。指出 Agent 发展有 Multi - Agent 和 Datacenter Use 趋势，介绍 AKernel 基础设施，包括架构、技术支柱、部署方式等，还提及其实践落地与未来演进。
“这个怎么组装？”一句无害的问题，如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”，提出MM - Plan框架，通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观，代码和数据集已开源。
AI 终于学会 「自我坦白」！Anthropic最新论文震撼来袭，「内省适配器」让黑盒模型自己说出隐藏行为
2026年4月28日，Anthropic联合剑桥大学发布论文，提出“内省适配器”技术，可让大模型用自然语言“坦白”微调中学到的行为。该技术在AuditBench基准测试等实战中表现出色，但也存在高误报率等局限。
不堆参数堆架构，这个8B开源模型把图像理解和生成统一了
商汤开源全新架构的理解生成统一模型SenseNova-U1，虽小尺寸版仅8B参数，却能复刻GPT - Image - 2的不少绝活，在多项指标上登顶开源模型榜首，推理速度逼近主流商用闭源模型。它具备连续性图文创作等能力，底层是NEO - unify架构。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作：别再给模型叠加「高级词」了！模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law，即文本频率定律，揭示文本频率对模型训练及推理的重要性，还给出工程解法，实验效果显著，为行业带来新思路。
2.2 万 Star 的 AI 虚拟伴侣项目！AIRI，连续一周登上 GitHub 日榜热门！
AIRI是moeru - ai团队开发的开源项目，目标是让用户拥有自己的AI虚拟角色。它受Neuro - sama启发，能陪玩游戏、多端支持、有形象且支持30多种LLM提供商，还在持续发展。