「大模型训练」共找到 9554 篇相关文章
对话智源王仲远:具身智能“小组赛”才刚刚开打,机器人需要“安卓”而非 iOS
智源研究院院长王仲远在对话中指出大语言模型发展遇瓶颈,AI 需走向物理世界。智源推出“悟界”系列,试图打破具身智能“循环悖论”,做具身智能的“安卓”,还提出大小脑协同策略,认为具身智能“小组赛”未结束。
抨击AI炒作、曝企业需求为先,Anthropic 联创:模型提 0.01 性能就血赚,算力烧钱但值!
Anthropic由7位前OpenAI核心成员创立,联合创始人兼总裁Daniela Amodei接受采访,谈到成本控制、AI安全及上市可能。她认为AI安全是核心优势,公司谨慎对待支出和算法效率,虽算力投入大,但硬件回报高。
OpenClaw 能“边用边训”了:智能体强化学习训练框架 AReaL v1.0 稳定版发布
3月4日,蚂蚁集团联合清华发布开源强化学习训练框架AReaL v1.0稳定版,主打‘Agent一键接入RL训练’。它解决现有智能体框架接入训练成本高、缺乏持续进化能力的问题,还推出原生训练引擎Archon,集成AI辅助开发体系。
地瓜机器人携手虚时科技,补上具身智能的仿真数据“黑洞”|甲子光年
5月12日,虚时科技与地瓜机器人联合开发的AnySceneGen平台发布,这是面向具身智能训练的仿真空间生成平台。具身智能训练需海量数据,传统仿真数据生产依赖人工,效率低。该平台以模型替代人工,重构生产方式,优势显著。
95%的人还在手动提取数据,用这个工具秒变结构化
文章介绍Google开源的LangExtract,它基于大语言模型,能将非结构化文本转为结构化数据。有精准溯源、少样本定义等6大优势,可3步完成安装配置,还介绍基础使用、长文档处理、多模型支持及实战案例等内容。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展(TTS)能提升推理大模型解决复杂问题的能力,但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准,评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大,混合策略性能更优。
Agent 不是渐进升级,而是要“换代”了:Cursor 工程负责人放话未来三到六个月,行业将迎来大变局
本文是对Cursor工程负责人Jason Ginsberg的访谈。他认为编码Agent正换代,未来三到六个月行业将大变,会接管复杂任务。还谈及编码Agent发展、Cursor使用方式、交互模式等,分享了产品开发、审查等看法。
万字实录:AI究竟是普通人的“印钞机”,还是更狠的「收割机」?| GAIR Live 021
雷峰网&AI科技评论邀三位老师探讨“AI大模型金融应用的机遇与挑战”。以Trading Arena大赛为例,分析大模型在金融投资应用,指出打造强逻辑推理“大脑”是金融应用关键,也提及Agent局限与“黑天鹅”预判路径等。
刚刚,中国AI闯入全球编程前二!前面只剩Claude
Code Arena最新榜单出炉,Qwen3.7 - Max以1541分冲进全球第四,是前五中唯一非Claude模型。它在多项测试中表现出色,是为长时间自主执行任务设计的Agent基座模型,编程跃升或与环境扩展、长程自主执行训练方法升级有关。
4000万样本炼出AI读心术,刷新七榜SOTA,最强「人类偏好感应器」开源
Skywork-Reward-V2全新发布,构建超高质量千万级人类偏好样本,刷新七大评测基准SOTA。8款模型覆盖6亿至80亿参数,小体积也能媲美大模型性能。团队引入多样大规模真实人类偏好数据,提升数据规模与质量。