「从零训练」共找到 4960 篇相关文章
AI 代码审查再进化:AutoDev 多智能体协作架构深度解析
现代软件开发中,代码审查存在信息割裂、人工效率低等痛点。AutoDev 借助多智能体协作与信息聚合,实现从分析到修复的闭环智能流程,还构建多 Agent 协作体系,未来将集成更多能力。
超实用提示词模板!AI科学家教你用协作提示词激发大模型潜力
文章由知名AI科学家Lance Eliot所写,指出主流大语言模型因训练机制变得‘短视’,缺乏深度协作能力。介绍协作提示词技术,能让AI成为主动引导者,并以测试展示效果,还说明了适用场景。
马斯克抢先谷歌一步放大招,Grok 4.1登顶LMArena,创意写作直逼GPT-5.1
当谷歌Gemini 3将上线消息传得沸沸扬扬时,马斯克xAI更快一步上线最新大模型Grok 4.1,响应速率提升、幻觉率下降。它有两个“形态”,免费开放且有APP版。在LMArena测试中成绩亮眼,多方面能力提升。
Meta开始用KPI考核,强迫所有员工尽可能多使用AI
Meta从面试到绩效评估全方位推动员工使用AI。招聘允许用AI助手,2026年绩效评估将纳入“AI驱动的影响”,还推游戏和绩效助手鼓励员工用AI,这也是硅谷科技巨头的大势所趋。
10人团队千万融资,这个原生AI产品要做“人人可用的数据Agent”丨对话ChatExcel
ChatExcel是国内首款原生AI DataAgent,专注自然语言对话处理分析数据。其不到10人团队获近千万融资,定位平民化数据产品,核心是多模型结合,已近百万用户,正拓展海外市场。
只演示一次,机器人就会干活了?北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架,仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据,解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题,在仿真和真实机器人上验证效果良好。
2M大小模型定义表格理解极限,清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M
大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳,清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型,仅 2M 参数,却能同时支持分类、回归等任务,性能超越经典模型,且训练、运行成本低,科研友好。
评估工程正成为下一轮 Agent 演进的重点
文章指出传统软件工程测试方法难用于 AI 系统,促使评估工程成 Agent 演进重点。它贯穿 AI 生命周期,正走向体系化。介绍评估工程发展阶段,还提及阿里云 RM - Gallery 和云监控 2.0 实践。
BigBang-Proton: 自回归基座模型统一语言、科学和物质世界
超对称公司发布新版基座模型 BigBang - Proton,实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理,挑战主流 AGI 技术路线。它有三项创新,在多专业学科任务表现出色,还提出宇宙尺度压缩构想。
推翻「预测下一个token」范式!微信AI新研究:把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM,把token打包成连续向量,让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤,在平衡性能和计算成本时性价比更高。