「深度学习模型训练」共找到 8620 篇相关文章
突发!Claude 4.5 发布,这次更新不止是模型!
Anthropic发布Claude 4.5,在编程等任务中表现优于GPT - 5。Claude Code升级,API添新功能,模型能力提升,对齐性改善。还推出Claude Agent SDK及“Imagine with Claude”功能。
ACL 2026 | 腾讯混元Agents工具学习新范式
腾讯混元团队在 ACL 2026 Findings 发布的 ToolCPT 指出,Agent 用不好工具病根在预训练。它从真实代码挖工具,写说明书,融入预训练,实验显示能有效提升工具运用能力,但也有局限和成本。
Ilya罕见发声:大模型「大力出奇迹」到头了
Ilya大神在近2万字采访中称,AI正从「规模时代」走向「科研时代」,主流「预训练 + Scaling」路线遇瓶颈。他还探讨了AI泛化、安全对齐、预训练范式等热门话题,给出独特见解。
世界经济论坛:AI、机器学习专家,成增长最快职业
世界经济论坛《2025年全球未来就业报告》分析未来五年劳动力市场转型。AI成重塑核心,技术岗位增长,传统岗位衰退。各地区情况有别,报告给出政策与企业应对建议。
大模型系统提示词逆向(2)—— Cursor
作者研究大模型提示词注入时,用简单提示词“骗”出 Cursor 系统提示词。文中分析提示词生效原理、对 Cursor 有效的原因,还提及提示词泄露的安全问题及开发者应对建议。
多智能体大语言模型中的人类自适应协作
尽管大语言模型有进展,但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制,结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色,为构建 Agentic 系统提供指导。
Google发布"Nano Banana"图像生成模型,号称全球第一
Google推出新图像生成和编辑功能,社区称其为‘Nano Banana’,号称‘世界第一’且免费开放。它有风格转换、背景编辑等亮点,用户反馈整体积极,但也存在API限制等问题,与对手有差距也有优势。
大模型系统提示词逆向(1)—— ChatGPT
文章介绍大模型系统提示词逆向原理,利用‘认知冲突’让AI意外‘泄密’。还给出逆向提示词示例,并展示了ChatGPT系统提示词原文及翻译,包含其角色设定、工具使用规则等内容。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型,提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解,传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务,二者结合用于半导体晶圆厂生产,可实时发现问题、预测故障,降低成本,为制造打开新大门。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发,结合实践展示RL系统现状与发展,探讨超大规模RL方向,涉及理论、业界实践、开源生态等,还介绍了AICon北京站活动。