「高质量训练数据」共找到 4368 篇相关文章
奥特曼:ChatGPT只是意外,全能AI智能体才是真爱!Karpathy:7年前就想到了
当全球为ChatGPT喝彩,OpenAI的MathGen团队秘密锻造AI「推理」能力,打造全能AI智能体。OpenAI坚信推理能力可复制到各领域,未来AI智能体将颠覆一切,如今围绕人才的战争已白热化。
The Batch: 855 | 为智能体而生
总部位于北京的 Moonshot AI 发布 1 万亿参数的 Kimi K2 系列大语言模型,包括预训练和微调版本。它输入输出能力强,架构独特,在多基准测试领先,支持工具调用,多家服务商已集成。
当大模型陷入幻觉循环,如何用工程化给它“立规矩”?
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”,指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序(HOP)框架,为大模型注入规则,还开源此框架,其在多行业场景应用效果良好。
Who’s Adam?最逆天的NeurIPS评审出炉了
这两天大家收到NeurIPS 2025评审结果,网上现逆天评审意见,把Adam优化器当成拼写错误。投稿量飙升致审稿质量难保证,AI评审成普遍现象,还推荐了写反驳意见的博客。
解读|生产级RAG系统落地的10个经验教训
本文解读Douwe Kiela分享的企业级RAG系统实施十大经验,如要有系统思维、专业化优先等,还推荐新作《MCP原理揭秘与开发指南——构建可扩展的AI智能体》。
AI 基础知识从-1到0.1:带你走进机器学习的世界
文章沿着AI发展脉络,从Seq2Seq到GPT模型,深入介绍关键技术原理。以简明方式梳理AI基础概念,涵盖人工智能、机器学习等定义,还介绍了各类学习方法、特征工程及向量化等内容,最后提及模型应用流程和Quick BI助力企业分析。
给你一群顶尖AI,如何组队才能发挥最大战力?UIUC用一个新的多智能体协作基准寻找答案
现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此,伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench,能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。
文本分类重大创新:持续学习新增类别,不会灾难遗忘
在生成环境中,传统文本分类方法新增业务标签需从头训练,易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器,通过四项创新,可实现动态类添加和持续学习,而不会发生灾难性遗忘。
终于开源升级OmniGen2,统一多模态图像生成模型,真的惊艳。
OmniGen2是强大的开源统一多模态图像生成模型,针对文本和图像模态构建独立解码路径,运用未共享参数。新架构提升处理效率和质量,在图像编辑等任务表现出色,还有多技术特点。
何恺明CVPR最新讲座PPT上线:走向端到端生成建模
今年CVPR闭幕,何恺明现身会场并做了主题为‘走向端到端生成建模’的分享,近日其个人网页上传了该分享PPT。PPT回顾识别模型演进,探讨生成模型能否重演历史,还介绍了MeanFlow方法及成果。