「无训练框架」共找到 3936 篇相关文章
只要强化学习1/10成本!翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道,翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略,能以1/10强化学习成本,结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发,扩展Qwen3团队工作,可在Tinker复现,还能用于个性化和持续学习。
Meta提出Deep Think with Confidence:几乎啥都不用动,就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率,但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence(DeepConf),可在不增训练成本和不调超参数下,提升推理准确性与效率,本文对其全面解读。
Anthropic封号OpenClaw之父!复刻、改价、拉黑,24天三连杀
OpenClaw创始人Peter Steinberger的Claude账号被Anthropic封号,后恢复但无官方解释。此前Anthropic改价限制OpenClaw使用,且Claude Cowork半年来对标OpenClaw核心功能。这撕开了AI平台与开源agent生态裂痕,也凸显包月模式被Agent算力需求击穿的问题。
GPT-5.1发布当天,文心5.0杀回来了
2025百度世界大会发布文心5.0,这一2.4万亿参数的原生全模态模型,训练之初融合多模态数据,支持联合输入输出。同日OpenAI推出GPT - 5.1,文心5.0在多方面表现出色,如情绪安抚更贴心、多模态理解能力强等。
告别微调!斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活,‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架,将上下文变为动态‘战术手册’,解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势,为大模型发展指明新方向。
Cursor新模型,你怎么还在套Kimi?马斯克你怎么还吆喝上了??
Cursor模型更新至Composer 2.5,测评成绩亮眼,性能接近Claude Opus 4.7,价格仅为其1/10。该模型以Kimi打底,在训练栈上做了改进。此外,Cursor与马斯克达成算力合作,走上自研之路。
小米在AI方向有了大动作,但AI不该是资本掩盖信息的手段。
今年下半年小米MiMo团队陆续开源多个模型,或因年初挖来技术天才罗福莉。新开源MiMo - V2 - Flash模型,总参数量309B。但小米AI对外服务网站搜自家产品舆论无果,引发对AI应坦诚审慎的思考。
两张图就能重构3D空间?清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架,仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点,将多模态信息统一在单一模型,为空间智能领域打开新大门。
斯坦福&英伟达提出新范式:推翻Scale Law,在“推理”阶段自我进化,超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式,允许模型在测试时继续训练,针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件,实验在多领域碾压人类专家与同行,但在部分领域落地有局限且计算成本高。
Manus 加入 Meta,1 年内公司价值 100 倍增长,他们做对了什么?
Manus 加入 Meta 后公司价值一年涨百倍,其虽无自有模型却受海外巨头青睐。它靠增量思维获产业认可,借先发红利快速获高 ARR 与估值。后续应塑造爆款场景,创业者和大厂都可借鉴其思路。