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一文解读 LLM Posting-Train技术

文章解读了大语言模型后训练(Post-training)技术,介绍其核心价值,从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开,分析现有技术瓶颈,指出前沿研究方向,还给出实践指南和工具链推荐。

海边的拾遗者
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AI发现新物质,仅用200小时!不写一行代码,筛选36.7万种物质

微软在Build大会推出企业级AI科研平台Microsoft Discovery,结合专业AI Agent与高性能计算。它能让无编程背景人员用自然语言使用超算与模拟系统,200小时筛选36.7万种物质找新冷却剂。

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「AI黑客」来袭,Agentic AI如何成为新守护者?

AI 发展带来网络安全新威胁,如生成式 AI 诈骗、深度伪造等。业内共识是以 AI 对抗 AI,有模型防护、行业应用、政府协作三类尝试。青藤云安全推出全栈式安全智能体「无相」,革新安全思维。

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CAI+DeepSeek渗透测试情况及扩展分析

文章对CAI+DeepSeek进行渗透测试。介绍CAI安装,在kali按Ubuntu指令装,使用界面友好。测试中CAI执行指令彻底灵活,扫描分析到位。还提及CAI多种能力,称其作为开源框架全面细致,值得研究

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一篇多模态大模型推理技术最新综述

华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用,探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,还涉及多模态大模型推理多方面内容。

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DeepSeek-R1发布后的100天复现之旅方法总结

DeepSeek团队发布「推理大模型」DeepSeek-R1 ,其技术细节未完全开源,全球研究团队开启“复现竞赛”。论文总结100天复现经验,介绍推理大模型与普通大模型区别、复现方法、关键发现及未来方向。

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Snowflake 落地中国两年:迈向智能体企业时代,关键在上下文

本文是Snowflake入华两周年之际,在首次中国站Snowflake World Tour发布企业智能体战略的深度报道,核心提出企业AI落地关键在业务上下文,给出可落地的智能体企业架构,分享多家企业落地实践。

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一个模型场景通吃!它石智航AWE3.7的泛化能力有点狠

长期以来,机器人系统多依赖专有模型,场景变化时需重新训练。如今具身智能步入下半场,它石智航通用具身大模型AWE3.7用同一颗“具身大脑”贯通多场景,回应了通用泛化命题。

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“大脑在硅谷,身体全靠中国!”机器人泰斗揭秘真相:后空翻只是杂耍,端起咖啡才是真AI

在最新一期播客中,机器人学泰斗 Sergey Levine 与 Ryan Peterman 深度对话,触及行业焦点如机器人发展阶段、波士顿动力淡出原因等。他强调,机器人技术尚处底层搭建期,需重视先验知识、软硬件结合,跨越鲁棒性门槛。

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GitHub连续霸榜,难怪别人的图表这么高级优雅!

作者让AI画系统架构图效果不佳,朋友推荐diagram-design项目。它是给Agent用的出图技能包,能让AI生成编辑级质量图表,有多种图表类型,具备诸多亮点功能,还介绍了安装使用方法。

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