「语言自我博弈」共找到 1460 篇相关文章
快手AgentX：推荐系统开始自我迭代
过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’，但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环，在快手 App 业务部署中跑通完整闭环，提升效率与业务收益。
破立之间：智驾芯片博弈的“新赛道”
全球汽车产业向智能化转型，智驾芯片成产业链核心。当前产业面临多重困境，国际巨头垄断高端市场，行业陷入“算力堆砌”。SDSoW技术是破局之道，有三大特征，能实现性能、能效等多方面提升。
模型的自我进化，可能真的开始了。
昨天Hermes Agent更新支持原生Windows，安装简单。它调用量超OpenClaw成榜首，与MiniMax M2.7组合迭代快，能长程干活、自主迭代解bug，还可复刻文档风格样式，两团队正合作后训练项目。
LangFlow: 挑战离散扩散，探索下一代语言模型新范式
UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》，回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷，经优化，LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散，为多模态统一架构打通底层路线。
Qwen3-ASR开源：够稳定，能流式，多语言！
今日正式开源Qwen3-ASR系列模型，含两个语音识别与一个语音强制对齐模型，支持多语种。依托创新技术实现精准稳定识别，1.7B模型多场景达SOTA，0.6B兼顾性能效率，强制对齐模型精度超传统模型。
中国K字签证：全球科技人才争夺战中的战略博弈
中国于2025年10月1日启动K字签证，旨在争夺全球青年科技人才。其“无需雇主担保”模式赋予申请人高度自主性。该签证对标美国H - 1B签证，目标是STEM领域人才，但面临政策细节模糊、国内舆论反弹等挑战。
大型语言模型正在掏空和填满你的钱包
人工智能改变赚钱和花钱方式，生成式AI每年或为全球经济增2.6 - 4.4万亿美元。文章介绍LLM在多领域应用，如客服降成本、内容创作提效率等，企业应积极拥抱技术革命。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。