「任务特化训练」共找到 3686 篇相关文章
机器狗翻了个身，国产GPU往前走了坚实一步｜甲子光年
5月18日摩尔线程发布会上，机器狗“小飞”侧空翻，是业内首次基于国产硬件仿真平台训练、国产端侧芯片部署并真机验证。该司以全功能GPU打造国产具身智能基础设施，MT Lambda平台解决多方面问题。
马斯克变身「算力包租公」！砸数万GPU疯狂喂养Cursor，联手反杀OpenAI
马斯克将xAI变成「算力包租公」，租数万GPU给Cursor训练模型，还挖来Cursor高管。同时，特斯拉AI5芯片流片成功，AI6也有规划，Dojo 3项目重启，他正用「硬件思维」重塑AI竞争格局。
清华团队预言：90%的人将脱离谋生劳动，「零人公司」时代来了！
清华沈阳团队基于研究与实践提出四大颠覆判断，如AI走向「人机隔离」、未来公司只剩一人或零人等。团队在模型训练、微调等多方面有成果，还探讨行业应用、知识范式颠覆等，描绘AI发展图景。
Harness Engineering实践，做了一个平台让AI一晚上自动评测和优化你的系统
作者分享搭建小平台实现全自动化评测与系统优化的实践，包括创建评测任务、集、报告等，通过钉钉文档、绘报等案例展示操作，还能自动优化系统，不过需系统UI规范、AI Coding含量高。
DeepSeek不惜代价保住它！V4关键特性被挖出来了
DeepSeek V4技术报告被深挖，为保留核心设计「batch invariance」不惜代价。该设计能保证线上推理稳定、各环节对齐，是复杂上下文系统底座，但会牺牲GPU利用率等，换来训练等多阶段可复现和稳定度。
3个月手搓Gamma架构，这个团队打造出了场景白盒化推理的“下一代内容OS”
AI应用从生成范式转向任务执行范式，Pi团队3个月手搓Gamma架构，打造出场景白盒化推理的“下一代内容OS”。Pi将AI生成与人的编辑能力结合，解决传统创作难题，实现创作全流程系统内闭环。
OpenAI重回巅峰：GPT‑5.5全球SOTA，碾压Opus 4.7
OpenAI发布GPT - 5.5，定位为‘为真实工作而生的新一代智能’。它在编码、科研、办公等多领域表现出色，能力重心转向‘自主完成任务’，在多项评估中成绩优异，还能加速生物医学研究，且Token效率大幅提升。
The Batch: 944 | Llama 之后的时代
Meta发布首个AI模型Muse Spark，是多模态推理模型，在部分健康和多模态测试领先，编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少，该模型基准测试有竞争力，但其从开放转向封闭引开发者担忧。
最新风口Harness，李开复、陆奇已重金入场
养虾人面临Token费钱、长程任务不靠谱问题，行业浮现Harness群体多智能体解决方案。OpenAI、Anthropic等顶尖玩家发现需更高约束系统。明日新程获陆奇、李开复投资，李笛团队将推新产品，检验群体智能能否走向C端。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。