「后训练框架」共找到 4966 篇相关文章
基于文本AI的终结?Agent协作可直接「复制思维」,Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代,多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS,将协作从 token 空间转移到潜在空间,实验显示其性能、效率大幅提升。
他为500强造出冠军「AI裁员机器」!然后,把自己裁掉了
Donald King在普华永道为500强客户打造AI智能体,刚获OpenAI黑客松比赛第一名,2小时后就被裁。他创业成立AI营销机构,称被裁是好事,还建议失业者扩展人际网络。
让Agent系统更聪明之前,先让它能被信任
本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度,指出开发中‘简单’是假象,复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点,通过案例说明其落地困境,提出将其视为系统组件,先求稳定可靠,还提及开发思路、模式及最新进展。
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。
陶哲轩联手GPT-5,1小时攻克数学难题!全程无需编码,OpenAI副总惊呼
陶哲轩联手ChatGPT攻克MathOverflow复杂数学题,节省数小时编码时间。他先让ChatGPT生成代码,后改用分步对话找参数,还验证结果。AI助其发现错误、优化流程,凸显在数学研究的潜力。
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。
苹果港大终结自回归时代?7B扩散模型发布,AI写代码逻辑彻底颠覆!
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder,用扩散模型+强化学习策略,性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法,建立原生RL训练框架,探究了dLLM的生成机制等问题。
如何判断AI视频真假?综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展迅速,现有检测方法难满足需求。最新综述提出「事实保真度验证」目标,梳理出视觉与语言双视角的四层检测框架,还分析了检测方法演进、评测指标和数据集,为AI视频检测提供落地地图。