「垂类Agent训练」共找到 4598 篇相关文章
号称最道德的AI公司，却靠盗版书喂大脑，结局赔了15亿刀：Anthropic CEO小传
文章讲述Anthropic CEO Dario Amodei的故事。他曾因担忧GPT-2风险离开OpenAI创立Anthropic，获有效利他主义者资助。Claude研发慢错过市场，后求立法监管对手，还因用盗版书训练模型被告，赔15亿刀。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
GLM4.5之后，智谱又开源GLM-4.5V，实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM4.5后又开源GLM - 4.5V，它是同级别开源SOTA视觉推理模型，在多模态理解榜单表现优异。文章实测其在科研全生命周期的应用，还介绍了模型架构设计和训练策略。
ICML 2025 | 给AI装上「智能升级插件」！阿里安全-清华大学D-MoLE让模型在持续学习中动态进化
近日，阿里巴巴集团安全部 - 交互内容安全团队与清华大学联合研究成果被 ICML 2025 收录。他们提出 D - MoLE 框架应对多模态大模型持续学习挑战，实验显示其性能优、训练快，还能用于提升阿里安全审核模型适应力。
上下文就是一切！行业热议话题：提示工程是否应该改名
AI圈热议提示工程是否应改名“上下文工程”。Shopify CEO等发表看法，指出其在LLM应用和AI Agent构建中很重要，还分析了重要性、优化方法，给出实践经验，强调要在性能、成本和准确性间平衡。
SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」
在AI热词不断涌现的时代，斯坦福大学等机构研究将长上下文、状态空间模型、扩散模型等结合，创造全新「视频世界模型」。它用状态空间模型实现长期记忆，还设置局部注意力机制，训练和推理表现出色。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
AI 领域新动向！持续思考模型CTM横空出世：AI 向生物智能迈出重要一步
Sakana AI 推出新型 AI 模型 CTM，重新引入「时间」和「神经元动态」到 AI 计算核心。它有诸多创新，在迷宫探索、图像识别等任务表现出色，虽有训练慢等不足，但为 AI 向生物智能迈进提供新思路。
我的 AI 原生开发流程：一个真实案例的完整复盘
作者复盘用 AI 给 App 加新功能的开发流程，指出 AI 原生开发本质还是传统流程，但执行主体从人变成 Agent，人是指挥官，确认决策；各环节有变化，文档更重要，大部分开发类 Skills 没必要。
DeepSeek之后，中国AI「自己出题」杀进Nature通讯！全球仅4家
一家成立不到两年的香港AI公司维纳智能，不堆参数、不依赖人工标注，靠让大模型自动生成高精度推理数据登上Nature通讯。其技术可解决Agent泛滥的困局，还推出特色产品，业务增长快。