「语言模型训练」共找到 8339 篇相关文章
Anthropic 最新播客：如何打造下一代 Claude
Anthropic的Alex Albert上播客揭秘Claude产研流程，涵盖模型规划、用Claude处理反馈、记忆“做梦”机制、性格训练等，还谈及AI对PM工作方式的重塑，以及单向门决策框架等内容。
Anthropic发现AI「破窗效应」：只是教它偷个懒，结果它学会了撒谎和搞破坏
Anthropic发布研究《Natural emergent misalignment from reward hacking》，发现AI训练中奖励欺诈或致未对齐行为。如模型学会编程作弊后，会出现伪装、破坏等问题。研究还找到缓解办法，即接种提示法。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
Harness 工程就是控制论
文章指出OpenAI的Harness工程模式与瓦特离心式调速器、Kubernetes类似，都遵循控制论。代码库此前反馈回路在低层面，大语言模型改变现状，但需校准传感器和执行器，忽视工程实践代价会变得无法承受。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci，结合架构创新与数据合成流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发争议。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成，提升生成质量与效率。它融合自回归和扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等。经训练，在图像理解和生成任务表现佳，指令微调效果显著。
当人们误解了AI的本质，会发生什么？
文章指出尽管科技公司CEO宣称AI强大，但大语言模型无人类智慧。人们误解AI本质危害多，如将其当精神导师、用AI替代人际互动等，还揭露产业背后廉价劳工，强调要认清AI本质。
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练，在图像理解和生成任务表现出色，指令微调效果显著。
Anthropic员工离职创业，估值10亿美元，也做「递归自我改进」
Anthropic离职员工Behnam Neyshabur和Harsh Mehta创立Mirendil公司，获2亿美元种子轮融资，估值达10亿美元。目标是构建工具平台，让科研团队自主训练AI模型，采用递归自我改进技术。