「可迁移模型」共找到 10020 篇相关文章
Claude Code 究竟牛在哪里?(以及如何在你的 AI 智能体中复刻它的魔法!)
文章介绍Claude Code是出色的AI智能体,比Cursor等好用。它设计简单,提示词和工具弥补模型缺点。作者基于使用经验,给出打造类似智能体的要点,包括控制循环、提示词、工具和可引导性等方面。
LeCun在Meta的最后一篇论文
LeCun于11月11日提交最新论文《LeJEPA:无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》,当天其离职Meta消息曝光。论文提出LeJEPA自监督学习方法,解决表示崩溃问题,还回顾了JEPA架构发展,虽毁誉参半,但LeCun将继续推进世界模型工作。
MLLM集体翻车,缺乏婴儿级常识!业界首个核心认知基准发布,LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%,越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库,用Concept Hacking方法识破模型真假理解,指出模型存在核心知识缺失等问题。
蚂蚁灵波开源LingBot-VLA后训练代码!150条示教数据即可适配新机器人
蚂蚁集团旗下灵波科技全面开源具身基座模型LingBot-VLA的真机后训练工具链,覆盖四个关键环节。模型基于2万小时真实机器人数据预训练,仅需150条演示数据就能迁移任务,训练效率更高。代码库已在GitHub开源。
英伟达发布并开源Alpamayo:自动驾驶终于开始讲道理了|甲子光年
北京时间今天凌晨,英伟达在CES现场发布Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具及数据集,旨在推动推理型自动驾驶汽车开发。其核心模型Alpamayo 1可展示决策逻辑,此次发布是英伟达在该领域开放程度最高的尝试。
刚刚,Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏,Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客,提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度,成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发,大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
The Batch: 948 | GLM 5.1:面向长时任务的能力提升
Z.ai将旗舰开源权重大语言模型升级为GLM - 5.1,可在单个任务自主运行八小时。它专为编程和智能体任务设计,有推理等特性,在多榜单表现佳,但推理和数学能力落后闭源模型,价格有提升。
百度Qianfan-VL开源,纯国产自研昆仑芯跑出世界一流
百度开源全新视觉理解模型Qianfan-VL,有3B、8B和70B三个版本,在昆仑芯P800芯片上训练。该模型多模态能力强,OCR和教育场景表现突出,跑分超国际主流模型。芯片功耗低、架构优,模型训练方法创新。
仅隔一天,OpenAI同步上线o3和o4 mini,它们能调用ChatGPT里的多种工具,可基于图像思考。o3是强大推理模型,o4-mini专为快速经济推理优化。即日起部分会员可体验,还开源了Codex CLI。
MOE RL实战:统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作,实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等,指出训练难点,分析KL Loss异常归因,验证其在MoE模型RL应用效果,还探究模型规模对训推不一致性的影响。