「工作流参数设置」共找到 1155 篇相关文章
3年手搓ChatGPT！剑桥天才少年在Minecraft游戏中爆火回归
MC大神sammyuri时隔3年发布新作，在MC中复刻ChatGPT，名为CraftGPT。虽参数量小，但用Transformer架构，能和用户交互。模型训练用Python和小数据集，视频存档公布助理解原理。
解读Qwen3文本嵌入与重排序技术版图
文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建，有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案，还给出实战代码。
打造高可靠 AI 助手：Skill 编排、Workflow 设计与 Spec Coding 的深度实践
文章拆解上下文工程五大实践模式，对比 Skill 与 Subagent 差异，介绍 Vibe Coding、Spec Coding。分析使用 Skill 做 AI Coding 的问题，提出 Workflow 概念及解决办法，还说明了工作流使用方法和适用场景。
IBM推出轻量多模态文档神器！OCR与QA超GPT-4o，识别率高达98%！
日常文档处理麻烦，现有工具或体积大、算力消耗高，或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling，仅258M参数，性能超 GPT - 4o，适用于多场景。
新颖的人形机器人训练框架
Robot - Trains - Robot (RTR)是新颖框架，机械臂教师支持引导人形机器人学生。它能以最少人工干预实现高效长期真实世界人形机器人训练，文中还介绍安装设置、使用指南等内容。
Karpathy：20年的编程生涯几周之内被颠覆，80%由AI来写，Claude和Codex跨过某种一致性门槛
OpenAI创始成员Andrej Karpathy分享用Claude编程心得，工作流从80%手动变为80%由AI完成，阐述AI编程优缺点、影响，还对行业未来提出疑问，认为2026年是充满能量的一年。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。
让AI学会潜意识推理，Sapient发布类脑模型HRM
新加坡初创公司Sapient Intelligence发布仅2700万参数的分层推理模型HRM，在多项高难度推理任务上超越大模型。它绕过大模型推理困境，借鉴大脑机制，训练效率高，开源后GitHub星标突破10.3k。
刚刚，Claude Code大升级！卡帕西：LLM第三次变革
Anthropic发布企业协作工具Claude Tag，定位为Claude Code进化版，更擅团队协作。约65%产品代码由其参与完成，卡帕西称是LLM用户界面第三次变革。它能深入企业工作流，已在Slack测试。
腾讯纯文本LLM训视觉encoder，拿捏图表长视频，达到开源小模型SOTA！
腾讯开源Penguin - VL，直接用纯文本LLM训视觉编码器，跳出传统多模态拼接套路。在2B/8B紧凑参数规模的复杂任务中竞争力强，训练分三阶段，相关代码、模型等已开放。