「预训练范式」共找到 2917 篇相关文章
首个为手机而生的通用 Agent?!苹果做不到的事,“野路子”智谱抢先实现了
苹果预计 2026 年升级 Siri 实现自主行动,但完整落地的执行型 Agent 未推出。8 月 20 日智谱发布 AutoGLM 2.0,称是全球首个可在手机用的 Agent,开创‘Agent + 云手机 / 云电脑’范式,能代理操作高频应用。
AutoGLM 2.0 深度解析:云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温,多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径,其由国产模型驱动,具多能力,在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破,也面临一些挑战。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点,强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现,但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架,分两阶段重建探索机制,在多数学推理基准实验中显著优于强基线,为大模型强化学习提供新范式。
AMS最新AI4PDE综述:清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状,指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力,但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向,为复杂物理系统建模等开辟新途径。
内部爆料:Alexandr Wang上任第一把火,Meta大模型闭源
据知情人士,Meta新成立的超级智能实验室正讨论重大决策,高层对AI模型是否开源存分歧。Meta曾因性能问题延迟Llama 4版本,现完成Behemoth训练却因不佳延迟发布,还探讨放弃它开发闭源模型。
快手高欢深度解读:多模态理解如何成为AIGC视频生成的“幕后功臣”?
2024 年 AIGC 爆发,多模态理解技术支撑 AIGC 原生应用。快手高欢在 AICon 大会分享多模态理解在 AIGC 场景应用,介绍主流 AIGC 产品形态,探讨其背后多模态理解方法、提升能力途径及赋能 AIGC 的方向。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
南洋理工 | 推出开源版MetaQuery:OpenUni,1.1B参数媲美BLIP3-o-8B
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni,仅 1.1B 参数就达 8B 模型性能。它架构极简、参数高效且完全开源,还采用两阶段训练策略,虽有局限但为多模态模型研究助力。
Tool-Star:赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架,旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化,让模型调用多种工具,在复杂计算和知识型推理任务表现卓越,还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
AI仅凭“自信”学会推理,浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现,强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor,大模型无需接触真实答案,仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据,用模型自身置信程度作内在奖励信号,在多任务表现良好。