「任务递进训练」共找到 3640 篇相关文章
大象秒变挖掘机！三维变形新突破，无需额外训练 | CVPR'26
南京大学与北京大学提出MorphAny3D，无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征，精准控制结构与时序，效果远超传统方法，代码已开源。
DeepAgent：能够自主找工具的深度思考智能体，工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent，能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色，为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
马斯克开源新模型：能实时抓取社交平台数据，20万块H100训练
马斯克旗下xAI开源去年最佳模型Grok - 2.5，6个月内还将开源旗舰模型Grok 3。Grok - 2.5可实时抓取社交平台X数据，用超20万块H100训练，性能超GPT - 4o等，应用场景广泛。
只要科学任务能打分，AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出，只要科学任务可评分，用大模型+树搜索，让AI大海捞针，就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法，都达SOTA水平。
SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。
豆包是如何炼成的？字节放出自研万卡训练系统ByteRobust论文
文章介绍字节跳动的LLM训练基础设施ByteRobust。它由控制和数据平面构成，关键目标是获高ETTR。该系统优先快速隔离故障、考量人为错误、控制恢复可变性，已部署超一年，效果显著。
最新 AGI 暴论：强化学习的「GPT-3 时刻」实现，还需要 1 万年？
国外AI初创公司Mechanize三位创始人联合撰文称，RL或迎“GPT - 3时刻”，但需数千至上万年“模型处理任务所用时间”训练。还提出“复制训练”新范式，能磨炼模型能力，补足短板。
无需训练的3D生成加速新思路：西湖大学提出Fast3Dcache
在AIGC浪潮中，3D生成模型虽进化快，但‘慢’和计算量大制约其应用。西湖大学AGI实验室提出无需训练、即插即用的Fast3Dcache框架，能在加速同时保持或提升模型几何质量。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
斩获6.1 star，再见Crontab！这款开源定时任务管理系统让运维更高效
Gocron是基于Go语言的轻量级定时任务管理系统，可替代Linux Crontab。它有可视化界面、秒级调度等功能，适用于自动化运维等场景，通过Docker一键部署，比同类项目更具优势。