「训练 - 推理不匹配」共找到 3650 篇相关文章
机器人连续叠衣120分钟!仅用0.9B参数实现五大SOTA|清华AIR & 上海AI Lab开源
清华大学智能产业研究院与上海人工智能实验室联合发布通用跨本体具身基座模型X-VLA。它是首个实现120min无辅助自主叠衣的全开源模型,仅0.9B参数量就在五大权威仿真基准刷新纪录。
告别微调!腾讯提出Training-Free GRPO:无需更新参数,还能保证泛化性,成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳,传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO,无需更新参数,通过上下文学习提升性能,成本低且泛化性好,是传统强化学习有力替代。
3年手搓ChatGPT!剑桥天才少年在Minecraft游戏中爆火回归
MC大神sammyuri时隔3年发布新作,在MC中复刻ChatGPT,名为CraftGPT。虽参数量小,但用Transformer架构,能和用户交互。模型训练用Python和小数据集,视频存档公布助理解原理。
英伟达一口气开源多项机器人技术,与迪士尼合作研发物理引擎也开源了
英伟达在机器人学习大会上发布多项开源技术,有Newton物理引擎、Isaac GR00T N1.6基础模型等,还在硬件层面下功夫。顶尖公司、高校已用其技术,全栈式布局或重定义机器人研发规则。
ChatGPT架构师,刚发布了最新研究成果
Thingking Machines发布第三篇研究博客,核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法,探究其匹配全量微调效率的条件,给出简化调参方案,还提炼出三个核心发现。
GPT-5通过“哥德尔测试”!独创性解决博士生都得花几天时间的开放数学问题
最新论文中,研究人员让GPT - 5挑战5个未解决的优化猜想,它解出3个,还对一题给出不同有效证明方案。测试题需博士水平研究者花几天完成,研究还“挑衅”了陶哲轩对大模型数学能力的印象。
AI Coding 的下半场,何去何从?
文章回顾AI Coding三年演进,指出2023年范式落地、2024年Coding Agent上位、2025年形态之争加速且CLI成主战场。分析项目“火爆”逻辑,提及市场数据背书,还探讨应用与模型关系及技术堆栈。
Cursor定价又更新,直接变成" 买API ",Coding 产品包月模式走不下去了
Cursor一年三变价,9月15号后个人版按模型推理用量计费,有Pro、Pro Plus、Ultra方案,还对大学生免费计划二次验证。因模型成本涨、竞争大,包月模式难以为继,多家编程工具都调整定价。
AI 本地跑?Google 新开源模型上线,本地量化后占用不到 200MB 内存,支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma,专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练,提升效率。在MTEB测试中成绩佳,支持百余种语言,内存占用少,已集成多种工具。
培养好品味
如今AI时代,软件竞争不再只看能否正常工作,产品品味成关键。文章指出品味是经长期训练的直觉,还给出培养方法,如接触优秀作品、思考喜好原因、大量练习并寻求反馈。