「后训练技术」共找到 5968 篇相关文章
WRC 2026 深度复盘:具身智能的「卡脖子」难题,终于有解了
本文复盘WRC 2026,指出具身智能面临数据焦虑,数采方与模型方割裂,数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案,从模型需求反向定义数采硬件,形成数据闭环,还具备底层技术支撑。
读万卷书,大模型就能「看」懂视觉世界?Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现,只见过文本的大语言模型(LLM)能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时,揭开LLM视觉先验来源,还给出预训练数据配方。
机器人需要一个「思考系统」:τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕,具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限,上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA,提出分层架构和新推理机制,用大量真机数据训练,在长程任务表现出色。
罗福莉执掌小米大模型首秀!定调下一代模型,全新MiMo-V2开源还横扫Agent第一梯队
在2025小米人车家全生态合作伙伴大会上,罗福莉首秀解读全新大模型MiMo - V2 - Flash,该模型已开源,采用MoE架构和MTP技术,在多方面表现出色,罗福莉还阐述其设计逻辑与对下一代智能体的看法。
AI 原生应用全栈可观测实践:以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例,介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点,提出阿里云 AI 全栈可观测架构,剖析大模型应用可观测技术,分享实战案例,还给出未来规划。
Base44 现在每天增 40 万美金 ARR,华人团队做了一个 AI 学习相机很有意思
被 Wix 收购的 AI Coding 产品 Base44 发展迅猛,每天新增约 40 万美金 ARR。同时,行业对 AI Coding 产品利润存质疑,a16z 反驳后又遭 Cline 批判。此外,还提到华人团队做的 AI 学习相机有创新点。
马斯克破大防了:私信求和遭拒,怒喷奥特曼Brockman「全美最恶人」
马斯克与OpenAI两兄弟庭审进入第二周,马斯克曾发短信提议和解遭拒后破防威胁。短信虽未作庭审证据,但舆论偏向OpenAI,其胜诉率下降。Brockman出庭承认报酬是次要动机,双方各亮手牌,后续奥特曼等将出庭。
国内外AI大厂重押,初创梭哈,谁能凭「记忆」成为下一个「DeepSeek」?
文章指出‘记忆’或成引爆新一轮AI浪潮的关键。当前,国内外AI大厂和初创企业纷纷入局,围绕‘记忆’研究是大模型新方向。‘记忆’是技术和应用的双重诉求,研究路线多样且各有优劣,未来竞争激烈,谁能突围尚未可知。
五年,终于等来Transformers v5
Transformers v5发布首个RC版本v5.0.0rc0,跨越从v4到v5长达五年的技术周期。其日下载量从2万次激增至超300万次,总安装量突破12亿次。v5将PyTorch确立为唯一核心后端,聚焦四大维度进化。
大模型之外,向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成,而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量,在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向,分享做法,还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。