「预训练研究」共找到 3729 篇相关文章
智能体时代的强化学习:AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践,阐述强化学习与大模型联系,指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键,强化学习是 Agent 技术核心,还分享团队成果与经验。
“代码 + 编译器”要消失了?马斯克在 xAI 全员会上放话:到今年年底,AI 或将直接生成二进制
xAI 近期出现离职潮,马斯克公开全员大会视频回应。他表示离职是阶段适配问题,还预测到 2026 年底 AI 或直接生成二进制,跳过编程。此外介绍了 xAI 新架构及各团队进展,强调基础设施重要性,甚至提及将算力扩展到月球。
千星项目LLMRouter:多模型路由,16+策略优化推理
UIUC开源智能模型路由框架LLMRouter,可自动为大模型应用选最优模型,有16+路由策略。该框架打通训练、评测等链路,解耦Route与Training模块,支持多轮协同等,还可插件式扩展。
ICLR 2026|UIUC:一行代码彻底解决LLM推理的过度思考!
2025年DeepSeek发布推理大模型,引发RLVR研究热潮,但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward(SAR),能提升推理准确度和效率,有望推动大模型推理系统发展。
Qwen3-ASR开源:够稳定,能流式,多语言!
今日正式开源Qwen3-ASR系列模型,含两个语音识别与一个语音强制对齐模型,支持多语种。依托创新技术实现精准稳定识别,1.7B模型多场景达SOTA,0.6B兼顾性能效率,强制对齐模型精度超传统模型。
字节跳动李航博士新作:AI智能体的通用框架
字节跳动李航博士在JCST发表观点论文,提出涵盖软件和硬件智能体的通用框架。该框架以完成任务为目标,依赖LLM,用强化学习构建。文章还探讨了与大脑机制关联、未来研究方向等。
空间智能爆发只需24个月?群核科技首席科学家唐睿预言:具身智能才是AGI终极形态 | 万有引力
群核科技首席科学家唐睿在访谈中表示,空间智能是具身智能基础设施,可解决其数据不足痛点。破数据瓶颈靠普及感知硬件,2D、视频与3D生成走向融合,空间智能爆点24个月内或随硬件突破到来。
0.005%参数量超越SOTA!提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT,利用大模型隐藏状态线性特征,仅训练极小线性层,在推理任务中超越主流奖励模型,实现计算效率与准确率双提升,且在多领域表现出色。
从平面几何出发:形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷,现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案,构建完整闭环,提升模型推理及泛化能力。
人脸机器人登上Science Robotics封面:用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」
2026年1月15日,美国哥伦比亚大学工程学院研究登上《Science Robotics》封面,展示用AI让仿生人脸机器人“开口说话”技术。机器人经自监督学习,能将声音转自然唇动,有跨语言泛化能力,助其跨越“恐怖谷”。