「训练效率」共找到 3068 篇相关文章
AI 编码效率 x10，Bug 风险也 x10
亚马逊工程师 Joe Mag 分享团队用 Coding Agent 使代码产出效率提 10 倍，但 Bug 风险也放大 10 倍。介绍‘Agentic Coding’工作流，还给出借助 AI 做‘风洞测试’、升级 CI/CD、升级决策和沟通系统等建议。
智谱AI发布桌面Agent，轻松训练 AI数字员工
智谱AI发布ComputerRL自主桌面智能框架，旨在让AI像人一样用电脑。它融合API与GUI，采用分布式训练，引入Entropulse解决探索衰减。在OSWorld测试中表现亮眼，虽有视觉感知等挑战，但意义重大。
一群年轻人，正在训练AI宠物的灵魂 | 甲子光年
文章讲述了芯宠工场团队训练AI伴宠Lito的过程。通过各种试验，Lito能做出预设外反应，其‘灵魂’在与人类互动中生长。团队面临功能与情感的抉择，市场上也有其他创业者挖掘AI情感陪伴赛道。
DeepSeek开源的文件系统，是如何提升大模型效率的？
2月28日，DeepSeek开源高性能分布式文件系统3FS以解决人工智能训练和推理挑战。介绍了分布式文件系统优势，深入解读3FS的组件、CRAQ协议等，还探讨其与其他系统差异及性能相关问题。
微软 SkillOpt：不动模型权重，只训练那份「技能说明书」
微软研究院 Yifan Yang 等人推出 SkillOpt，思路反直觉，不动模型权重，把「技能文档」当可训练参数。它在 52 个组合中表现最优，技能可迁移，代码已开源，还支持多操作。
死掉的创业公司，成了AI最抢手的训练数据
过去一年，硅谷倒闭创业公司用数字履历重新估价，卖给AI实验室训练agent。产业链迅速形成，中游有SimpleClosure和Sunset等，下游有多家做RL gym的创业公司，不过该产业链面临隐私等敏感问题。
英伟达Jim Fan：「世界建模」是新一代预训练范式
英伟达机器人主管Jim Fan判断，继“下一个词预测”后，世界建模将成新预训练范式，2026年大世界模型将为多模态AI奠基。他还讨论世界模型定义、应用，展望新推理形式，业内人士也各抒己见。
Agent RL 总是训练崩？UCLA 这篇论文给了救命稻草！
这篇解读UCLA和威斯康星大学麦迪逊分校论文《ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning》的文章指出，Agent RL训练易崩溃，原因在于多轮交互任务带来奖励稀疏等问题。论文建“竞技场”，提出SAMPO算法提升稳定性，还给出从业者建议。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家Jim Fan发布文章《第二代预训练范式》指出，当前以LLM为代表的AI模型基于「对下一词的预测」，在物理世界应用中「水土不服」，第二代范式应是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
推荐两个Vibe Coding必备的skill，Vibe程序员效率起飞了
Vibe程序员应聚焦创意，提高效率很关键。文章推荐两个实用技能，一是codebase - to - course，助开发者理解代码库；二是app - store - screenshots，可快速生成应用商店图，都经作者实测。