「训练 - 推理不匹配」共找到 3648 篇相关文章
“交互式Scaling”:增加Agent与环境交互的深度和频率来提升性能
在AI发展中,商业研究Agent是“黑箱”,开源研究Agent性能有差距。MiroMind团队推出MiroThinker v1.0,提出“交互扩展”提升性能,在多基准测试表现出色,也指出了当前版本的局限。
美团LongCat扎扎实实做了件难事:LLM数学新天花板AMO-Bench
美团LongCat团队联合高校推出AMO - Bench,用50道原创奥赛级难题评估LLM数学能力。它解决现有基准测试痛点,经四重把关构建,测试显示顶级模型表现不佳,也揭示模型提升空间大。
WithAnyone重磅开源:这可能是你见过最自然的AI合照模型
复旦大学携手阶跃星辰推出全新AI合照生成模型WithAnyone,它能生成自然、真实、毫无违和感的AI合照。该模型打破以往方法局限,当前ComfyUI版本已上线,还全面开源代码、模型权重等。
智源开源EditScore:为图像编辑解锁在线强化学习的无限可能
北京智源研究院团队发布 EditScore 高保真奖励模型系列,为图像编辑强化学习提供精确奖励信号。团队提出两步解决方案,开发出 EditScore 系列模型,其在多方面表现优异,还验证了两大应用场景,有深刻研究洞见。
听了Andrej Karpathy最新2小时访谈,我对Agent彻底祛魅了
Andrej Karpathy在播客中表示,Agent发展还需十年,离像实习生工作还差很远,要解决诸多能力问题;他认为强化学习糟糕但其他方法更糟,还提出AI应削减背书式记忆、未来强大AI或仅十亿参数等观点。
AI能否「圣地巡礼」?多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench,用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解,构建数据集,实验显示模型虽有改进但性能远未达标,指明了大模型进化方向。
2025 年 InfoQ 趋势报告:AI、ML 和数据工程
InfoQ AI ML 趋势报告基于编辑团队与嘉宾播客,总结 AI、ML 技术发展趋势。涵盖 AI 代理、多模态语言模型等创新领域,也提及早期采用者、早期多数、晚期多数类别的技术,还对 2025 年相关领域发展作出预测。
DeepSeek突然拥抱国产GPU语言!TileLang对标CUDA替代Triton,华为昇腾Day0官宣支持适配
DeepSeek v3.2开源TileLang版本算子引关注,其可对标CUDA替代Triton,还适配国产算力生态,华为昇腾官宣支持。TileLang由北大团队主导,提供不同层次编程接口,助DeepSeek提升性能。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰:RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”|Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰,探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性,介绍 Macaron 定位、特点、训练方式,还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
该综述提供科研智能体构建指南,提出三级分级系统,阐述构建流程与能力增强方法,涵盖知识组织、注入、工具集成,还提及基准评估和未来研究方向,促进AI与自然科学融合。