「多阶段训练」共找到 5991 篇相关文章
2026年OpenAI最看好的3个方向
OpenAI首席财务官与投资人聊2026年AI趋势,涉及多智能体登场、算力换收入、大模型能力突破等。还谈到对医疗、具身智能行业变革影响,破除AI泡沫说法,预测机器人行业前景等。
谷歌新架构突破Transformer超长上下文瓶颈!Hinton灵魂拷问:后悔Open吗?
谷歌在NeurIPS 2025发布两项大模型新架构研究,通过‘测试时训练’机制,推理阶段可将上下文窗口扩展至200万token。新成果Titans和MIRAS结合RNN速度与Transformer性能,突破超长上下文瓶颈。
四足机器人首次同时「思考+走路」,北大提出链式推理MobileVLA-R1
在「大模型+机器人」浪潮中,让机器人既听懂话又走得对、稳很难。北大MobileVLA - R1将链式思考引入四足机器人,在仿真和真实实验中对标强基线实现提升,构建了更具工程可用性的范式。
国产AI拿下国际物理奥赛金牌,13项顶级竞赛豪取12金1银,划重点:开源
上海人工智能实验室团队推出开源模型家族P1,在IPhO 2025理论考试中,P1-235B-A22B成首个达金牌线的开源模型。引入PhysicsMinions后成绩提升,在HiPhO基准排名第一,且全链路开源。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习:一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限,针对性有监督训练成本高,多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL,实验显示其在下游任务表现优异。
刚刚,Meta风雨飘摇中发了篇重量级论文,作者几乎全是华人
风雨飘摇的Meta发布重量级论文《Agent Learning via Early Experience》,提出「早期经验」新范式,让AI智能体「无师自通」,为突破强化学习瓶颈提供新思路。该范式结合两种策略,实验效果显著,还指出了局限与未来方向。
以企业AI为支点,中国软件撬动了全球ToB数智市场
全球围绕GenAI开展融资和市场开发,中国软件企业迎来出海新机遇。用友作为特殊代表,既是参与者也是‘吹哨者’。其全球化业务升级,与多企业双赢,且凭借数智能力能与国外巨头竞争。
从GPT-2到gpt-oss,深度详解OpenAI开放模型的进化之路
OpenAI 近日发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两个开源模型,Sebastian Raschka 发布博客对其详细分析,回顾自 GPT - 2 以来 AI 社区进步,还与 Qwen 3 比较,介绍架构、训练、推理等细节。
深入剖析AI公司正在面临的:「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降,但运营成本尤其是推理费用飙升,使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型,且模型资源消耗远超预期,订阅模式难以为继,还给出了避免亏损的三条出路。
Token成本下降,订阅费却飞涨,AI公司怎么了?
文章指出,虽模型训练成本下降,但 AI 公司运营成本尤其是推理费用猛增。以固定费率订阅和高 token 消耗的商业模式的公司面临困境,如 Windsurf、Claude Code 等,还给出避免亏损的三条出路。