「训练导向问题」共找到 4917 篇相关文章
AI让科研人发了3倍论文，但科学本身正在收缩：什么才是科研人真正需要的AI？
2026 年研究显示，用 AI 工具的科学家发文量是不用者 3.02 倍，但科研主题覆盖面缩减、虚假引用增多。通用 AI 提升效率却动摇科研基础，爱思唯尔 LeapSpace 注重可信度与发现力，已开放免费试用。
Transformer论文作者之一Noam Shazeer宣布离开Google，加入OpenAI
6月18日，Google DeepMind工程副总裁、Gemini模型联合负责人Noam Shazeer宣布离开Google加入OpenAI。他是Transformer架构提出者之一，技术实力强。Google曾花27亿美元请他回归，仍没留住。
既要安全⼜要弹性，理想汽车如何解开企业 OpenClaw 落地死结｜甲子光年
2025年以来，大模型应用飞速发展，以OpenClaw为代表的开源框架是变革催化剂，但其在企业级生产环境有缺陷。理想汽车以阿里云ACS Agent Sandbox及ACK为核心，为Agent构建专属‘沙箱’，解决落地难题。
受够了Copilot的“霸王条款”？GitHub全球宕机遭怒骂，引爆开发者“大逃离”！
GitHub 大面积宕机，引发开发者抱怨，虽已恢复服务，但未公布故障原因，不少人怀疑与 Copilot 有关。同时，Gentoo Linux 因 Copilot 强制启用争议计划迁仓，个人开发者也有逃离意向。
苏妈和李飞飞炸场CES！AMD AI全栈野心显露：从云端到个人PC，AI芯片性能四年要飙1000倍
今年 CES 上 AMD 专场演讲亮点多。苏姿丰称未来五年50亿人每天用 AI；李飞飞和她探讨空间智能与世界模型；Helios 平台受关注，MI455 GPU 解决内存墙；Ryzen AI 推动 AI 下放到本地。
ImageNet分数越高，生成反而越糊？iREPA给出解释
Adobe Research论文指出，视觉模型在ImageNet分类准确率高，生成效果未必好，全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程，削弱全局干扰，提升了生成质量。
图像分层生成：新加坡国立大学和Lowart AI实现了图像可编辑的PSD文件输出
新加坡国立大学和Lowart AI发布OmniPSD，利用Diffusion Transformer架构解决分层图像生成与拆解难题，实现可编辑PSD文件输出。它能通过文本生成分层PSD文件，也能拆解单张平面图像，解决AI生成图像难编辑痛点。
AI应用开发与落地实践：从“能用”到“好用”的惊险一跃
本文深入剖析2025年AI应用开发四大核心范式与实践。涵盖AI Agent爆发、RAG技术深化、垂直AI落地及多模态应用，为开发者提供实战指南，助其将技术转化为成功产品。
华为开源突破性技术Flex:ai，AI算力效率直升30%，GPU、NPU一起用
11月21日，华为发布AI容器技术Flex:ai并联合高校将其开源。该技术基于Kubernetes构建，有三大核心突破，能提升算力利用率，异构兼容性优于Run:ai，将推动国产算力应用。
Qwen 3 VL 模型已并入 llama.cpp，ollama同步支持
近日，Qwen 3 VL 系列模型合并到 llama.cpp 项目，支持图像输入和多轮对话，解决了架构兼容性问题。功能已入主干分支，运行需足够资源。Ollama 最新版同步支持其本地化。