「环境Scaling」共找到 668 篇相关文章
摩尔线程AIBOOK一周实测:开箱即训的「AI Native」体验
摩尔线程AI算力本MTT AIBOOK专为AI学习与开发者打造。它搭载「长江」芯片,提供50TOPS异构AI算力,运行MT AIOS系统,预置完整AI开发环境。实测显示其部署简单,性能出色,还具备端云一体等优势。
MiniMax把自家“实习生”放出来了!
曾经割裂需求、设计与代码的流水线正在消融,MiniMax上线的AI原生工作台Agent 2.0为此而来。它通过Desktop App与Expert Agents两大载体,可嵌入工作环境,现已开启封闭内测,能帮用户提升工作效率。
4倍速吊打Cursor新模型!英伟达数千GB200堆出的SWE-1.5,圆了Devin的梦!实测被曝性能“滑铁卢”?
Cognition推出全新AI编码模型SWE-1.5,专为软件工程任务设计,运行速度快,在基准测试中成绩良好。它基于GB200芯片训练,有定制编码环境,开发有新战略,还与Cursor新模型Composer对比引发关注。
阿里AgentBay揭秘,Agent Infra才是真护城河!
在云栖大会上,阿里云无影宣布Agent基础设施AgentBay重大升级,展示全新个人计算产品。它有完善能力,可调用云上资源。文章还阐述了Agent Infra的必要性、进化体现及成本优势,指出优化环境很重要。
The Batch: 872 | 机器藏羚羊混入羊群
中国科学院联合云深处科技等,将云深处科技的 X30 型四足机器人伪装成藏羚羊,引入可可西里保护区藏羚羊群,在不打扰它们的情况下进行观察。该机器人适应复杂地形和极端环境,还能跟踪羊群并传输数据。
稳定训练、数据高效,清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案,可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN,用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优,有稳定、快速、样本效率高的特点。
Ilya 最新访谈,预训练时代终结后,AI行业来到了哪里?
Ilya接受90多分钟深度访谈,指出当前大模型泛化能力远不如人,Scaling时代终结,研究时代回归。还谈到AI经济影响与跑分不匹配、泛化能力鸿沟、情感价值等问题,预测超级智能5 - 20年到来。
LeCun世界模型:48倍规划速度,单卡就能跑
Yann LeCun团队推出LeWorldModel世界模型,仅靠两条数学规则,让机器几小时学会物理运转逻辑,动作规划速度超同类48倍。它跳出复杂训练修补怪圈,单卡训练,在多环境测试表现出色,还展现对物理法则的深刻理解。
GPT-5编程测评大反转!表面不及格,实际63.1%的任务没交卷,全算上成绩比Claude高一倍
Scale AI的新软件工程基准SWE - BENCH PRO测试中,‘御三家’表面解决率低。深入看,GPT - 5已提交任务准确率比Claude高一倍。该基准新题多、更复杂,能真实考验模型能力,当前模型解决商业问题能力有限。
首个转型AI公司的新势力,在全球AI顶会展示下一代自动驾驶模型
上周,小鹏 G7 亮相,首发自研芯片与 VLA - OL、VLM 模型。同时,小鹏在 CVPR 2025 分享研发进展。其世界基座模型展现高智能,还将结合世界模型迭代。此外,小鹏验证 Scaling Laws,转型 AI 公司,全链路优化技术。