「自监督训练」共找到 3085 篇相关文章
MCP 和 Skills 到底什么区别？一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议，可降低开发成本，但会吃掉上下文窗口；Skills 采用渐进式披露设计，自带脚本，能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作，MCP 用于远程连接。
谷歌发布 Gemma Scope 2，深化对 LLM 行为的理解
Gemma Scope 2 是谷歌推出的解释 Gemini 3 模型行为的工具，结合稀疏自编码器和转码器，能让研究人员检查模型内部表示。它从多方面扩展了原先的 Gemma Scope，还引入针对聊天机器人的分析工具，已发布权重。
开源8300小时标注数据，新一代实时通用游戏AI Pixel2Play发布
随着AI在代码和图片生成领域成熟，研究人员开始关注其在游戏领域的表现。此前的专用模型缺乏跨游戏泛化能力，通用模型在游戏环境中表现不佳。为此，Player2研究员提出Pixel2Play模型，还开源了代码和数据集。
TPU vs GPU 全面技术对比：谁拥有 AI 算力最优解？
SemiAnalysis对Google TPU v7/v8深度拆解，将TPU与Nvidia GPU多方面对比拆到可计算层面。不过其结论有局限性，本文重新分析，指出TCO因场景而异，互联体系分歧在流量假设，Google TPU v8成本优势被削弱。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
罗永浩的十字路口：播客、年轻人和 AI 浪潮
2025年底，罗永浩在极客公园IF 2026上称，做播客要克制天分，把舞台留给精英。他看好年轻创业者，虽锤子科技失败，但遗产滋养后辈。面对AI浪潮，他斗志旺盛，认为未来十年手机难被取代，自己还会折腾。
万卡时代，企业需要怎样的算力集群？
过去两年，AI算力需求跃升，消耗从训练主导转向推理驱动。企业算力需求有突发性等特点，智算集群是关键方案。InfoQ联合腾讯云发起直播探讨，还介绍了算力供给缺口、集群构建交付、性能优化及演进方向。
奥特曼想要一个「AI接班人」！劈柴：这一天会来的
近日，奥特曼自曝「AI接班人」计划，认为AI近年能胜任OpenAI部门管理，最终覆盖企业流程。OpenAI企业客户破百万，其构想或为盈利拼图。但目前AI难取代CEO，奥特曼若被取代就去当农民。
2篇论文，最新上下文工程技术一次性讲透！
上下文工程技术持续火热，文章分享10月两篇相关论文。ACE让模型给自己写「战术板」，在多任务表现优；SA - ICL让LLM先搭框架再做题，在化学/物理准确率提升显著，还对二者做了横向对比。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。