「技能增强」共找到 700 篇相关文章
7B小模型超越DeepSeek-R1:模仿人类教师,弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法,让教师模型像人类教师一样做启发式教学,根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
Kubernetes v1.36 发布:安全默认配置强化,AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本,代号Haru,含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习工作负载及API可扩展性。如用户命名空间等安全功能达GA,AI方面适配工作负载需求,还引入新功能,同时移除部分旧功能。
吴恩达批Vibe Coding:应届生正面临失业,真正稀缺的是极具经验的AI 工程师
吴恩达发文指出大学教学与企业需求错位,导致CS毕业生难就业,而AI工程师供不应求。他面试看重三能力,有这些技能的人生产力高,企业急需。他认为优秀开发者是紧跟AI变化的经验者,基础知识仍重要。
实测可灵AI的新视频模型,它生成的动作戏酷到封神。
作者实测可灵2.5新视频模型,它已灰度内测并登上釜山电影节。与可灵2.1对比,可灵2.5在运动和表演能力上大幅提升,还增强了文生视频与理解能力,让创作者有更多创作自由。
量化噪声竟是RL秘钥?QeRL:高效强化学习新范式,一场噪声引发的性能革命
近年来,大语言模型在复杂推理任务中面临挑战,强化学习虽更接近人类推理过程,但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源,还能增强模型探索能力,QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
“不爱龙虾爱马仕”,为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw,Hermes由Nous Research出品,开源免费,安装便捷,支持多模型。其核心是闭环学习循环,能自我进化,技能可自动生成和更新,记忆系统更优,在多场景有优势,安全设计好。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体,UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie,构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题,通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强,在多基准测试中表现出色,打破人工标注瓶颈。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码,从用 Python 基础库构建 RAG 系统,到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等,还涉及查询改写、重排序等技术,最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
The Batch: 885 | Claude 升级了
Anthropic更新中型模型Claude Sonnet至4.5版本,在性能上显著提升,还引入可变推理token预算。Claude Code智能编码工具也获功能增强,新增Claude Agent SDK等。测试中Claude Sonnet 4.5表现优异,Anthropic重心转向编码与职场生产力。
具身智能开始进入「下半场」:从会干活到干完活
具身智能正处热门,国内今年上半年赛道融资额高涨。但钱与落地有落差,拉格朗日具身技术自研 Agentic OS,采用分层智能架构处理工程问题。还推动工序重构,制定技能矩阵和排期计划,其团队背景多元,赌让机器人干完活路径。