「生成式数据」共找到 4659 篇相关文章
DeepSeek V4即将发布？先读懂梁文峰这份86页的技术底牌
据报道，DeepSeek计划2月中旬发布V4，此前将R1论文从22页扩充到86页。新增内容涵盖训练细节、成本、数据配方等，还公开失败案例、基础设施和安全报告，或为V4铺路并回应质疑。
必须得让AI明白，有些不该碰的东西别碰（doge）
近期类o3模型在视觉推理任务表现优异，但陷入‘盲目用工具’状态。港中文MMLab等团队提出AdaTooler-V模型，具备自适应工具使用能力，还引入指标、算法，构建数据集，在多基准测评中优势明显。
DeepSeek-V3.2正式版发布，将开源模型的能力推向极致
DeepSeek-V3.2正式版开源，包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制，降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进，支撑高难度推理。还融合思考与工具使用，合成训练数据，在智能体评测表现优异。
深度讨论 Gemini 3 ：Google 王者回归，LLM 新一轮排位赛猜想｜Best Ideas
近期，OpenAI、Google、Anthropic 先后发布新模型，引发大模型竞赛。本文聚焦 Google 发布的 Gemini 3，从算力、数据、架构等维度剖析其强大原因，探讨大模型竞争新格局，还涉及多模态、硬件、商业化及产品形态等方面。
将导游装在口袋里：AI 对景区游览新赋能
同程旅行研发的“同程伴游”AI助理，能为景区游客答疑解惑，实现原生数字化导览。它可按需讲解、避免走回头路，还能生成数字旅行日记。其基于高精度定位和大语言模型，未来还将持续升级。
Meta「分割一切」3.0曝光！技能语义分割加入概念提示，好好玩，要爆了
Meta第三代“分割一切”模型SAM 3悄然投稿ICLR 2026。它支持基于概念提示的多实例分割，能听懂人话，处理图片快，还设计新架构、构建数据引擎、提出SA - Co基准，实验表现佳但也有局限。
监督学习也能从错误中学习反思？！清华英伟达联合提出隐式负向策略爆炸提升数学能力
清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
以「图」破局，HyperOffload定义超节点存储管理新范式
随着生成式AI进入万亿参数时代，大语言模型面临“显存墙”挑战。上海交大与华为MindSpore团队发布技术报告《HyperOffload》，其核心技术集成于MindSpore 2.8，能提升超节点异构资源协同效率，已在多项目落地。
刚刚，Claude独立攻克图论猜想，仅用31步！算法祖师爷高德纳震惊发文
Claude Opus 4.6仅用31步独立攻克图论猜想，算法祖师爷高德纳震惊发文，认为需重新评估生成式AI在数学研究中的作用。这标志着AI在自动推理和解决创造性问题上达到新里程碑。