「双预训练架构」共找到 3659 篇相关文章
Anthropic 联创：2028 年实现 AI 自我构建的概率超过 60%
Anthropic 联合创始人 Jack Clark 发长文称，到 2028 年底，AI 实现端到端自动化研发概率超 60%。他分析多维度测试数据，指出 AI 在代码、科研、自我训练和管理等方面能力提升，也探讨了成真后的影响，但遭黄仁勋和陶哲轩质疑。
独家｜拿下5亿元海外订单，无界动力完成天使++轮融资，天使轮累计融资超2亿美元
AI科技评论独家获悉，通用具身智能机器人公司无界动力完成天使++轮融资，累计超2亿美元，天使+++轮也接近完成。其以隐空间世界模型构建具身大脑，区别于主流架构。还获远景超5亿订单，商业化落地成果多。
Nature子刊：港大等首提下一代AI硬件系统，能耗锐减57.2%
港大、港科大与西电团队登上Nature子刊，攻克存算一体架构中模数转换器（ADC）能耗高难题。利用忆阻器可编程特性打造“智能标尺”，使AI芯片功耗降57.2%、面积缩30.7%，为下一代AI硬件开辟新路。
DeepSeek一句话让国产芯片集体暴涨！背后的UE8M0 FP8到底是个啥
DeepSeek V3.1发布后，官方留言提及新架构和下一代国产芯片，引发AI圈轰动，国产芯片企业股价上涨。文章介绍了UE8M0 FP8概念，分析其适配国产芯片原因，还猜测适配的芯片厂商，指出代表国产AI走向软硬协同。
3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段，在多仿真基准和真机实验表现卓越，仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%，真机性能提升32%。
超越GPT-4o！华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%，刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner，让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%，在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。
阿里云Tair KVCache仿真分析：高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云Tair KVCache团队推出Tair - KVCache - HiSim，这是面向分布式多级KVCache管理的高保真LLM推理仿真分析工具。它能在通用CPU上高精度预测性能，支撑计算选型、存储规划和调度协同等决策，还介绍了其架构、组件、验证及性能评估等内容。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
英伟达说，小语言模型（SLM)是智能体的未来
英伟达论文指出小语言模型（SLM）是代理人工智能未来。SLM参数小于100亿，可装在消费电子设备。英伟达认为其强大、适合代理系统且经济。微软、英伟达等多家厂商的小模型表现出色，文中还分析了SLM优势及代理架构。
原力灵机发布Realtime-VLA V2：从遥操作到真实部署，VLA提速的系统解法
原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告，在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA，解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题，还通过“油门式采集”提升速度，但离人类性能仍有差距。