「生成式预训练」共找到 4031 篇相关文章
35B参数科学性能比肩万亿参数模型，『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview，尺寸小、科学能力强，在多方面有突破。其深化与昇腾算力生态协同，探索‘通专融合’，科学及智能体能力升级，还优化训推效率。
公里级场景也能稳住了，国产团队把长视频3D重建又往前推了一步
浙江大学、地平线机器人和之江实验室的新工作 Scal3R 要解决长视频 3D 重建问题。它借助 test - time training 技术，设计全局上下文模块和同步机制，提升长序列重建稳定性和精度，能处理超万帧几千米的场景。
Claude彻底起飞！狂揽亚马逊5GW算力+250亿刀，贝索斯赚麻了
4月20日，Anthropic与亚马逊签署超级大规模AI基础设施协议，1000亿美元十年砸向AWS算力，锁定5吉瓦用于训练和部署Claude。亚马逊追加投资，Anthropic营收猛增，此合作揭示AI竞争转向基础设施。
刚刚，DeepSeek多模态技术范式公布，以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告，提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题，有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新，实验在多任务上超主流模型。
RF-DETR-首个突破60 AP的实时检测器（附实战教程）
RF-DETR在COCO数据集上，实时检测精度首破60 mAP，兼顾实时性与高精度。它通过NAS找到Transformer实时运行的‘最优解’，迭代快，适用于多场景，还给出完整实战教程。
“为了一个功能，需要再造一个Google！”Jeff Dean最新对话：TPU的诞生，与那些差点把服务器烧了的疯狂往事
在Google Cloud Next上，Jeff Dean和Amin Vahdat分享了Google算力帝国崛起秘史。从TPU诞生背景，到自研硬件血泪史，再到软硬件协同设计，还探讨了AI未来瓶颈，如能源、硬件等，以及代码编写现状。
无需多视角，单图重建可交互3D模型！南洋理工开源结构推理框架
南洋理工大学团队提出MonoArt，将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程，通过四个关键模块逐步推理，无需外部先验，在PartNet - Mobility基准测试中表现领先，兼顾推理效率，还可用于下游任务。
一个CLAUDE.md霸榜GitHub第一！蒸馏自Karpathy，6万码农抄作业
一个名为CLAUDE.md的Markdown配置文件冲爆GitHub，本周新增44,465颗星，总星数61.6k，连续三天Trending日榜第一。它源自Karpathy对LLM编程陷阱的观察，含四条规矩，能约束AI编程Agent。
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。
字节Seedance 2.0发论文了，171人署名，吴永辉曾妍在列
现象级AI视频技术字节Seedance 2.0在arXiv发论文，公布26页Benchmark和170位贡献者名单。此时它正通过Byteplus平台铺向全球，支持多模态输入。该模型突破瓶颈，评测表现优异，团队近半换血。