「任务递进训练」共找到 3680 篇相关文章
OpenAI和DeepMind大佬离职联手，誓用AI科学家实现室温超导！已融3亿美元
OpenAI后训练负责人和DeepMind的AI4S大佬离职成立Periodic Labs，专注用AI Agent改造科研，攻克室温超导等难题，已获3亿美元融资。团队目标是培养AI科学家，构建自主实验室，还将应用于产业。
新榜单CompileBench：让AI能搞定22年前的老代码
近日，CompileBench 测试 19 个 AI 模型编译真实代码能力，最难任务是复活 2003 年代码并交叉编译到 Windows 和 ARM64。不同模型表现不同，如 Claude Opus 4.1 成功完成 ARM64 静态编译，各模型有不同优缺点。
8B硬刚72B！MiniCPM-V 4.5技术报告正式出炉
行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型MiniCPM-V 4.5技术报告发布，提出三项关键技术，使模型在多任务达同级SOTA，8B参数规模超72B模型，推理快，开源后获社区好评。
Shopify 经验贴：如何搞出一个生产级别可用的 AI Agent 系统？
Shopify 以 AI 助手 Sidekick 为例，分享从简单工具调用系统演变为复杂 AI Agent 平台的经验，包括架构设计、评估方法和训练技术等方面，还给出构建生产级别可用的 AI Agent 系统的四条核心建议。
奥特曼：点名表扬两个波兰人，OpenAI还没遇到过他们解决不了的问题
奥特曼点名表扬OpenAI两位波兰科学家Jakub Pachocki和Szymon Sidor，他们贡献从Dota项目扩展强化学习到领导GPT - 4预训练。2023内乱中他们追随奥特曼，后帕哥成首席科学家，西哥为独立贡献者。
马斯克xAI自研推理芯片曝光！代号X1、台积电3纳米工艺、明年就量产
马斯克的xAI被曝自研推理芯片X1，用台积电3纳米工艺，2026年三季度量产。此前xAI就为自研芯片招兵买马，还将在西雅图设办事处。此外，特斯拉也在推进自研推理芯片。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1，成本仅1.4%
开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1，运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构，在多场景表现卓越，推理速度快，成本低，还接入多款主流编程工具。
波士顿动力机器狗侧空翻炸场！穿轮滑鞋照样能翻
风头被中国机器人盖过的波士顿动力，让机器狗Spot完成侧空翻等动作。工程师称它并非为空翻设计。空翻是严苛测试手段，能验证系统性能，还透露了训练细节，此外它还将上《美国达人秀》。
仅靠5000+样本，全新强化学习范式让30B轻松击败671B的DeepSeek V3
传统强化学习在创意写作领域举步维艰，蚂蚁技术研究院联合浙江大学开源全新强化学习范式Rubicon，构建10000+条「评分标尺」，拓展应用至主观任务领域，其30B模型用5000样本超越671B的DeepSeek V3。