「大模型训练」共找到 9554 篇相关文章
对话 IDEA 张磊：「不以动作为输入条件，就不叫世界模型」
本文是对IDEA研究院张磊的深度访谈。张磊在计算机视觉领域成就斐然，他指出具身智能落地需攻克成功率、泛化性等挑战，大脑比本体更关键。还阐述了世界模型概念及应用，定义其应具备动作依赖等内容。
中国AIGC「全家桶」来了！三箭齐发杀入全球第一梯队
3月27日，2026中关村论坛上，天工AI发布游戏世界模型Matrix - Game 3.0、视频大模型SkyReels V4和音乐大模型Mureka V9，杀入世界第一梯队，解决行业顽疾，还发布2026 AGI战略。
其实，扩散语言模型在最终解码之前很久，就已确定最终答案
随着扩散语言模型（DLM）发展，它成自回归（AR）模型有力替代。但实际推理慢于 AR 模型。研究者发现早期答案收敛现象，提出 Prophet 策略，实验显示其能在保持高质量生成时显著加速推理。
跨维智能DexWorldModel斩获榜首，世界模型真正的考场在机器人执行里
今年4月，Generalist AI发布GEN - 1，其CEO表示不再将模型归类为VLA。当下VLA和世界模型是具身智能主流技术路线，多数世界模型在机器人任务上有瓶颈。跨维智能DexWorldModel在RoboTwin榜单表现出色，还开源EmbodiChain助力行业。
Karpathy盛赞DeepSeek-OCR“淘汰”tokenizer！实测如何用Claude Code 让新模型跑在N卡上
DeepSeek发布新模型DeepSeek - OCR，有诸多技术贡献，获Karpathy等盛赞。它或让文本token输入方式被淘汰。开发者Simon用Claude Code让其在N卡上运行成功，分享了详细过程与经验。
杜克大学、Zoom推出LiveMCP‑101：GPT‑5表现最佳但未破60%，闭源模型Token效率对数规律引关注
杜克大学与Zoom研究者推出LiveMCP - 101，这是针对真实动态环境的MCP - enabled Agent评测基准。含101个任务，实验显示先进模型成功率低于60%，研究为提升Agent能力提供改进方向。
具身智能的「GPT时刻」？高德连发两个全面SOTA的ABot具身基座模型
过去几年，机器人行业面临模型与数据绑定特定场景、能力难以泛化的问题。近日，高德发布 ABot 系列具身基座模型，补齐行业能力缺口，标志具身智能从定制系统转向统一模型，有望降低开发门槛。
智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局：首提多模态 Scaling 范式，AI 理解世界再进化
北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”，它能模拟复杂动态物理世界，揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学，在多方面有提升，为世界模型领域提供进化路线。
新颖的人形机器人训练框架
Robot - Trains - Robot (RTR)是新颖框架，机械臂教师支持引导人形机器人学生。它能以最少人工干预实现高效长期真实世界人形机器人训练，文中还介绍安装设置、使用指南等内容。
老黄亲自站台，英伟达编程神器！Cursor 2.0自研模型狂飙4倍
Cursor 2.0版本重大升级，发布自研编码模型Composer，速度是同等模型4倍。还重构IDE交互逻辑，支持多智能体模式，引入语音模式等。早期测试和开发者反馈其速度快，但智能程度与部分模型有差距。