「全模态数据」共找到 4138 篇相关文章
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
AI接管程序员！Anthropic创始人自曝行业末日时间表
Anthropic创始人Dario Amodei预测，AI三到六个月内或能编写90%代码，一年后可能编写所有代码。谷歌超25%代码已由AI生成。不过人类短期内仍在代码设计等方面重要，程序员要适应与AI协作。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
通过查看GPU Assembly分析CUDA程序
文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例，对比普通和向量化版本，通过查看SASS代码，解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
刚刚，OpenAI任命新CEO！
OpenAI宣布39岁的Fidji Simo出任「应用CEO」，向奥特曼汇报。奥特曼仍为CEO，未来专注研究、算力与安全。Fidji经验丰富，曾在Facebook工作十年，还担任过Instacart CEO。
鹿明发布NexCore：当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore，试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路，让机器人能力成可复用‘技能资产’，解决具身智能技能生产效率问题。
我去，终于找到原因啦，58.4k Star MemPalace，不敢相信！！！！
AI编程中，上下文压缩后易丢失关键信息。MemPalace将对话和资料按原文存本地，按项目和主题精准找回。本文讲清其存储与检索原理、使用场景、注意事项及安装建议。
为了「自我锤炼」，OpenAI 造了一个攻击力极强的「AI 黑客」
OpenAI宣布扩展网络安全计划Daybreak，推出GPT‑5.6‑Cyber，分蓝队和红队。红队模型模拟黑客找漏洞，能力强悍，高危安全任务完成率达95%。但此举也带来安全风险，OpenAI采取分级授权等措施。
2026「中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30」发布
过去一年 AI 行业变化溢出模型层，Coding Agent 铺开，视频生成实现商业变现，具身智能供应链成型。Founder Park 从四维度选出「中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30」，涵盖多领域团队。