「模型训练与微调」共找到 8248 篇相关文章
Anthropic 哲学家首次 AMA：关于 AI 哲学与伦理边界
Anthropic的哲学家Amanda Askell在首次AMA中，就AI哲学与伦理边界等诸多问题作答，涉及AI道德决策、模型特点、理论与实践、模型福祉等内容，还谈及对各类问题的看法及解决思路。
5亿热钱砸向具身智能新玩家！地平线VP创业，余凯又投了
具身智能赛道火热，无界动力获5亿天使轮融资。其创始人张玉峰是前地平线副总裁，团队实力强。此轮融资将加速基础模型研发与专家模型落地，公司首代机器人平台已在两方向突破。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。
国产AI击败Meta：ReasonRank荣登BRIGHT榜单第一
基于LLM的段落排序方法中，listwise排序虽有优势，但当前重排器难处理复杂推理查询。ReasonRank通过生成推理密集型训练数据及两阶段后训练，赋予listwise重排序器强推理能力，在BRIGHT榜单击败Meta。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
高通组局，宇树王兴兴说了一堆大实话
在2025骁龙峰会·中国上，宇树王兴兴等大咖畅所欲言。王兴兴指出机器人领域技术路线不同进展慢，建议模型开源，还强调芯片对机器人的重要性；李大海认为端侧模型是Agent核心；勾晓菲谈汽车服务竞争；耿增强呼吁Agent形成行业标准。
nano-banana已登陆AI studio 和 Gemini ？果真是谷歌的gemini-2.5-flash图像预览版。。
作者分享玩AI视频创作的经历，介绍神秘AI图像生成和编辑模型Nano - Banana，它在LMArena平台出现，被猜测与谷歌新一代图像模型相关，功能出色。还体验了谷歌aistudio更新的gemini - 2.5 - flash - image - preview，认为其不如nano - banana。
OpenAI 也把工程师经验“蒸馏”进 skill 了！Harness 爆文作者曝内部玩法：一个百万行代码系统，全程零人工编码和审核
OpenAI的Ryan Lopopolo分享Frontier团队工作方式，他们维护超百万行代码库，零人工编码和审核。实验产出Symphony，推动coding agent成“队友”。还探讨模型使用、构建速度、人类角色等问题，认为人成瓶颈，软件要适配模型。
专访酷哇杨学：世界模型的下半场，是把一次成功变成长期服务｜甲子光年
在2026世界人工智能大会上，具身智能行业关注点从机器人能动转向能否进入真实场景干活。酷哇科技宣布杨学出任首席科学家，共建通用具身智能联合实验室。杨学认为行业应从证明技术转向证明实用，解决机器人在真实场景的长期稳定运营问题。