「大模型交互范式」共找到 8469 篇相关文章
阿里,悄咪咪在海外上线全新 Agent Coding 产品
阿里在海外推出 Agent Coding 产品 Qoder,个人版免费试用。随着 LLM 技术发展,AI 辅助编码范式改变。Qoder 探索发挥 AI 潜力、解决开发挑战,有透明化等功能及增强上下文工程理念,还能自动选模型。
图生视频新玩法刷爆外网:图上画两笔就能动起来,终于告别文本提示
Higgsfield AI 是专注 AI 视频生成的初创公司,近期发布 Draw-to-Video 和 Product-to-Video 功能,前者画图形元素就能生成视频,后者可拖拽生成广告视频。它还常上新功能、集成热门模型,官网功能模板丰富。
开发者不仅编写代码,也在创造世界
智能GitHub Copilot副驾驶等生成式AI技术出现,使编程从“指令式”转向“意图式”。开发者需具备对问题、模型、交互的新“品味”,微软相关工具顺应此趋势,峰会将探讨相关话题。
软件 3.0 时代来临
OpenAI 联合创始人 Karpathy 在 AI Ascent 2026 大会提出软件正经历第三次范式转移。从 Software 1.0 到 3.0,人类参与编程方式不断变化,3.0 用自然语言编程,中间层应用被模型原生能力吞噬。
AI「看不懂」、「做不好」视频的问题,混元用「MTSS」解决了
腾讯混元团队提出 Multi-Stream Scene Script(MTSS)新视频描述范式,将传统方式升级为‘多流结构化剧本’。它解决了传统方式语义冗余、扩展性差等问题,在视频理解和生成任务表现显著。
开源共建重塑推理 Infra:从架构创新到生态协同,Mooncake的破局之路
大模型推理落地面临成本、吞吐、长上下文“三角困境”。开源项目Mooncake以“计算存储解耦”为核心,通过PD分离等技术提供底层支撑。直播邀请专家从多视角拆解其技术逻辑、开源价值与企业实践。
腾讯混元最新开源:一套RL框架打通多个模态,庞天宇团队新作
大语言模型的RL技术已成熟,但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”,制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架,打通多模态RL后训练,覆盖多种模型,内置算法与奖励组件。
让AI自己“炼数据”!DataChef开源:用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef,它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro,超越人类专家设计算法,解决传统数据工程难题,推动大模型数据工程迈向新范式。
LLM协作告别文本形式:直接“脑对脑”,Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信,效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache(C2C)范式,让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流,实现高效精准语义传输,在多类任务中提升性能与效率。
经典之作!Agent无需奖励也能学习:通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式,让智能体通过执行动作、观察结果状态学习,无需外部奖励。它能降低数据依赖,提升泛化与鲁棒性。实验显示,其在多样环境中效果出色,为智能体训练提供新思路。