「后训练策略」共找到 4378 篇相关文章
智谱发布龙虾基座模型GLM-5-Turbo,还适配了一个养龙虾的盒子
智谱发布专为龙虾场景深度优化的基座模型GLM - 5 - Turbo,从底层训练重塑,增强四项核心能力。发布评测基准ZClawBench,模型表现领先。还推出龙虾套餐和安全管理体系,助力企业实现算力自由与安全管控。
全球AI算力大战变天!十万卡算力集群爆表,国产IB真香?
大模型竞赛进入万卡、十万卡时代,网络取代算力成新瓶颈。过去RoCE因成本优势受青睐,但集群规模扩大后运维复杂。IB架构以其稳定性迎来价值重估,国产IB方案突破或改变技术路线选择。
给 OpenClaw 接上钉钉之后,我的龙虾终于把生产力拉满了
作者在深圳做OpenClaw线下Workshop时,发现国内用户用Telegram与它对话不便。后找到接入钉钉的解决方案,介绍了接入原因、配置教程,还分享用其监控AI热点和做竞品分析的使用体验。
OpenClaw 深度解析:一只龙虾凭什么震撼全世界
万字长文深度解析OpenClaw,阐述其核心原理、创新亮点以及对AI行业的深远影响。解读为何大厂难以打造类似产品,剖析简单任务实现困难的根源,还探讨了其设计机制、应用场景、潜在问题及应对策略。
大模型的第一性原理:(三)信息论篇
本文从信息论角度解读大模型第一性原理。介绍Shannon信息论,提出将其从以BIT为中心转换为以TOKEN为中心解释大模型底层原理,还阐述大模型各阶段信息论原理、定向信息计算方法,对比Granger与Pearl因果。
给 OpenClaw 装上“全网眼睛”:我把这个 3K+ Star 项目果断集成到了个人skills里。
作者用OpenClaw /Claude Code读推特遇难题,各平台上网关卡多。后发现开源2天获1.1K Star的Agent - Reach项目,将上网工具统一打包,技术选型实用,强调AI时代想法和判断力比技术重要。
Transformer创新架构SALA:上下文更长,推理更快
面壁智能发布行业首个大规模训练的稀疏 - 线性注意力混合架构 SALA 及文本模型 MiniCPM - SALA。该架构降低推理开销与显存占用,MiniCPM - SALA 在长文本处理及推理上表现出色,还发起大奖赛探索性能极限。
MiniMax M2.5发布:硬刚 Claude Opus,一美元包断一小时的生产力
MiniMax M2.5发布,硬刚Claude Opus 4.6,以一美元包断一小时的低价降低AI生产力门槛。它在编程、办公等多场景表现出色,速度快且成本低,背后是RL Scaling等技术支撑。
Anthropic员工效率碾压谷歌1000倍!打工人想进,必须先「杀死自我」
新智元报道,一位硅谷老兵与Anthropic近40人深聊后揭示其成功公式,即工作量碾压人数能带来创新井喷。Anthropic无部门壁垒,产品10天可从想法到上线,员工效率远超谷歌,2026年或击垮大量企业。
英伟达世界模型再进化,一个模型驱动所有机器人!机器人的GPT时刻真正到来
英伟达GEAR实验室提出DreamZero,是基于预训练视频扩散骨干网络的世界动作模型,有140亿参数,能让机器人通过文本提示完成未见任务。它解决了传统模型问题,在多方面表现出色,代码已开源。