「测试时训练」共找到 4017 篇相关文章
告别「只会相似度检索」：腾讯最新T-Mem让AI学会「联想回忆」
当前大语言模型长期记忆方案均基于相似度检索，存在结构性盲区，无法在无字面/语义相似时召回关联记忆。腾讯团队提出T-Mem，实现AI联想回忆，已被EMNLP 2026接收，代码开源并上线QQ AI伙伴。
The Batch: 969 | 谷歌的机器人模型有了腿
谷歌发布 Gemini Robotics 2（GR2），能将相机图像和文字指令转为机器人关节控制命令，可同时控制人形机器人腿、躯干、手臂和手部，简化模型训练和设计，不过谷歌未公布其基础模型等信息。
构建一个 Agent 只要三分钟，但为什么大多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？
文章以 Google Cloud 开发者大会演示引出问题：构建 Agent 仅需几分钟，为何多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？指出这背后是治理、运行时等一连串工程挑战的叠加，还介绍了 Google Cloud 相关解决方案。
ECCV 2026 | 一段视频，重建一个可仿真的动态世界
机器人走出实验室后，训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成，被ECCV 2026接收。它从单目视频出发，输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh，串联视觉基础模型完成流水线工作，能用于物理仿真。
谢尔盖・布林再次进入「创始人模式」？Google押注「AI自我进化」
据路透社报道，Google联合创始人谢尔盖・布林深度介入AI研发，推动递归式自我改进（RSI）方向。此前Google新一代Gemini旗舰模型发布推迟，内部测试显示在关键领域落后对手，此次调整或为提升研发效率。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
Meta 开源 Brain2Qwerty v2：非侵入式脑机接口语句解码准确率达到 61%
Meta 近日开源非侵入式脑机接口系统 Brain2Qwerty v2，能将人脑想法解码为完整语句，平均单词识别准确率达 61%，远超其他非侵入式方案。其采用三阶段深度学习模型，代码和训练数据已公开。
英伟达All in的物理AI路线，居然是中国黑马提前一年就定义好了
全球具身智能行业为技术路线争论时，中国深度机智率先提出并跑通「人类学习」路线，以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为AI而生，英伟达等跟进，深度机智全栈落地且进度领先。
当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。
大基金或将领投DeepSeek？算力拐点将至
5月6日报道国家大基金正洽谈领投DeepSeek首轮融资，估值约450亿美元。大基金此前未公开投资大模型公司，此次若落地是从“半导体硬件”向“AI应用端”延伸。2025年是中国AI芯片出货量关键年份，DeepSeek-V4发布，多家国产芯片品牌完成适配，但国产芯片仍面临性能、软件生态等挑战。