「后训练范式」共找到 4404 篇相关文章
人工智能驱动的科研新范式及学科应用研究
文章指出AI驱动的科研新范式通过数据、算力、算法深度耦合嵌入科研全过程，引发多方面变革。总结其特征与演化方向，分析学科应用要求与成功案例，还提出我国推动AI科研应用的启示与建议。
一群年轻人，正在训练AI宠物的灵魂 | 甲子光年
文章讲述了芯宠工场团队训练AI伴宠Lito的过程。通过各种试验，Lito能做出预设外反应，其‘灵魂’在与人类互动中生长。团队面临功能与情感的抉择，市场上也有其他创业者挖掘AI情感陪伴赛道。
00后MIT华人女生辍学创业，已融1.5个亿
00后华人女生Jessica Wu从MIT辍学，创立Sola Solutions，定位RPA界Copilot，获2100万美元融资。公司用LLM和计算机视觉构建自动化流程，已应用多行业，收入增长快。
微软 SkillOpt：不动模型权重，只训练那份「技能说明书」
微软研究院 Yifan Yang 等人推出 SkillOpt，思路反直觉，不动模型权重，把「技能文档」当可训练参数。它在 52 个组合中表现最优，技能可迁移，代码已开源，还支持多操作。
00后打造最强苹果开发Agent！刚刚，OpenAI打包收编
今天凌晨，Xcode最流行的编程Copilot插件Alex被OpenAI收编，团队加入Codex。Alex是Xcode亮眼插件，能实现自动化开发任务。其创始人是00后，经验丰富。OpenAI此举或为扩大在苹果生态影响力。
500美元刷新SOTA！训练成本砍到1/200，华人团队重构视频生成范式
香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0，在基础大模型上引入VTA机制，用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调，在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA，还解锁零样本任务能力。
强化学习也能预训练？效果可提升20倍，华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中，InFOM表现出色，在jaco任务上改进达20倍。
死掉的创业公司，成了AI最抢手的训练数据
过去一年，硅谷倒闭创业公司用数字履历重新估价，卖给AI实验室训练agent。产业链迅速形成，中游有SimpleClosure和Sunset等，下游有多家做RL gym的创业公司，不过该产业链面临隐私等敏感问题。
「听觉」引导「视觉」，OmniAgent开启全模态主动感知新范式
针对端到端全模态大模型痛点，浙江大学、西湖大学、蚂蚁集团联合提出 OmniAgent，它基于「音频引导」，用「思考 - 行动 - 观察 - 反思」闭环实现范式转变，在多基准测试中超越开闭源模型。
谷歌开源新Deep Research范式，教Agent学会真正的思考。
周末谷歌发博客讲Deep Research，它重新定义一些Agent常见范式。现在多数Agent模式缺全局观，谷歌让AI先打草稿再迭代修正。新框架含技巧，在多任务上超OpenAI，已可试用。