「多阶段训练」共找到 5991 篇相关文章
DeepSeek揭秘o1后,小红书似乎破解了o3的技术路线,还开源了~
OpenAI闭源后,大家不知其先进模型技术路线,解密成重要任务。DeepSeek R1年初开源后引发关注,小红书团队核心贡献的论文似破解o3谜题,还开源模型等,为训练调优提供可行路线。
AI无师自通,搞定所有家务!π0.5突破泛化极限,UC伯克利系出品
具身智能最大挑战是泛化能力,美国具身智能公司Physical Intelligence推出π0.5 VLA模型,通过异构任务协同训练实现泛化,可在全新家中执行各种家务,虽有不足但向广泛泛化物理智能迈进。
DeepSeek 新模型曝光,即将发布
据彭博社消息,年初凭 R1 模型震动全球的 DeepSeek 正开发全新 AI Agent 模型,创始人推动团队在今年四季度发布。该模型能代表用户执行多步骤操作、基于过往行为学习改进,行业也在向 Agent 软件转型。
95后,边改造业务边发AI顶会论文,是怎样的体验?
当下AI人才竞争激烈,企业各出奇招。今年5月京东技术沙龙零售专场,技术团队分享成果。几位95后青年专家讲述成长历程,如洛川解决CTR模型训练瓶颈,谦屹发表多篇顶会论文。京东还推出人才计划吸引人才。
合成数据>人工数据,绝对性能暴涨超10个点!仅需任务定义,高效微调大模型
为解决基础模型在专业领域表现不佳、依赖人工标注数据的难题,北大、MIT等机构提出「合成数据强化学习」框架。该框架仅需任务定义,能生成合成数据微调模型,在多领域基准上性能提升显著,代码已开源。
深度剖析 MCP SDK 最新版: Streamable HTTP 模式正式发布,为你实测揭秘
MCP SDK 新版本 v1.9.0 发布,新增 streamable HTTP 传输模式。本文对该模式全面剖析与实测,涵盖快速上手、核心参数、session - id 等内容,还介绍开发服务端及多应用实例模式,指出新模灵活性提升但有不足。
说句话,造个3D世界!腾讯VibeWorlding氛围造世界
香港科技大学(广州)和腾讯团队开源VibeWorlding框架,实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成,开源模型经强化学习训练后成绩逆袭,证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
Resolve AI:为什么 AI SRE 领域有望诞生下一代 Datadog
文章分析了 AI SRE 领域发展现状,指出运维侧 AI 变革慢于开发侧。介绍了 Resolve AI 产品,包括多 Agent 机制、应用场景等,还提及融资、客户情况,对比了与 Traversal 差异,探讨了 AI SRE 未来趋势。
「Thinking with Images」推理速度太慢?「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」!
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法,将“缩放”转为训练目标,使模型单次前向传播实现细粒度感知,团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获:避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点,其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路,给出做好上下文工程要点,如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。