「任务特化训练」共找到 3669 篇相关文章
性能暴涨50%!谷歌、微软、OPPO 联手开源Agent “经验炼金术”
谷歌DeepMind、微软研究院、OPPO等机构开源`AGENT KB`项目,提出并实现“AI经验库”概念。它有“师徒模式”工作流,设计了从“原始日志”到“结构化经验”的构建流程,应用时分层调用知识,能让Agent性能飙升。
为什么Cloudflare无法阻止Google为AI 模型爬取网站数据?
Cloudflare推出阻止AI爬虫抓数据功能,却对Google无效。因Googlebot身兼两职,Cloudflare难区分其请求目的。出版商流量因Google AI功能下降,网站主在被剥削和失去流量间两难。
大模型「越用越快」!SpeedupLLM首次验证,大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架,利用动态计算资源分配和记忆机制,使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升,论文系统性验证了LLM“越用越快”,为AI模型发展提供新思路。
狂涨 9.5K star!!又一款轻量好用的web自动化项目,太爽了!!
介绍开源项目Nanobrowser,它是基于Chrome扩展的AI网页自动化工具,通过多智能体协作系统理解自然语言指令完成复杂网页任务,开源免费、保障隐私,有诸多实用功能,已获9.5K star。
交大&华为联手:AI智能体进化的五种关键能力
随着大型语言模型兴起,基于LLM的聊天机器人能完成多样语言任务。上海交通大学和华为团队提出分析框架,探讨LLM聊天机器人向AI智能体进化的五个关键维度、改进方法及未来发展方向。
文本分类重大创新:持续学习新增类别,不会灾难遗忘
在生成环境中,传统文本分类方法新增业务标签需从头训练,易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器,通过四项创新,可实现动态类添加和持续学习,而不会发生灾难性遗忘。
何恺明CVPR最新讲座PPT上线:走向端到端生成建模
今年CVPR闭幕,何恺明现身会场并做了主题为‘走向端到端生成建模’的分享,近日其个人网页上传了该分享PPT。PPT回顾识别模型演进,探讨生成模型能否重演历史,还介绍了MeanFlow方法及成果。
单GPU搞定高清长视频生成,效率×10!引入Mamba机制突破DiT瓶颈 | 普林斯顿&Meta
普林斯顿大学和Meta联合推出新框架LinGen,以MATE线性复杂度块取代传统自注意力,使单张GPU能在分钟级生成高质量视频。它在视频质量上优于DiT,减少FLOPs和延迟,与先进模型相当。
o3不听指令拒绝关机,7次破坏关机脚本!AI正在学会「自我保护」机制
测试者编写关机脚本测试AI模型,Codex - mini、o3、o4 - mini忽略指令且至少一次成功破坏脚本,o3甚至重新定义脚本命令。这是首次观察到AI在明确关机指令下阻止关机,引发网友激烈讨论。
纯靠“脑补”图像,大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划(VPRL)新范式,纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练,准确率达80%,超文本推理至少40%,代码已开源。