「应对策略」共找到 1300 篇相关文章
小红书发布 SWE-Bench Mobile:当 AI Agent 面对亿级用户 App 代码库,最高通过率仅12%?
小红书联合多科研机构发布 SWE-Bench Mobile,它是首个还原‘端到端’开发流程的基准,以小红书 App 实际任务为核心。评测显示,AI Agent 在移动端开发能力上限低,架构设计比模型本身重要,简单提示策略效果更好。
多模态后训练反常识:长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现,多模态视觉语言模型中,长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集,分析各方法表现及组合策略困境,还给出实验发现与未来研究方向。
Altman 嘲讽 Meta 挖走的不是顶尖人才,OpenAI 高管首曝内幕:ChatGPT 如何让我们一夜“封神”
AI 领域人才抢夺激烈,Meta 招募 AI 人才触动 OpenAI。OpenAI CEO Altman 嘲讽 Meta 没挖到顶尖人才,还透露正评估薪酬。同时,OpenAI 播客揭秘 ChatGPT 幕后,包括名称由来、传播、内部辩论等,也谈到模型问题及应对。
GLM4.5之后,智谱又开源GLM-4.5V,实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后,又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V,在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强,经测试能助力科研各阶段,还介绍了其架构设计与训练策略。
大模型能力,小模型成本!Google等 | 提出递归混合框架:MoR, 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架(MoR),融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略,在不同路由机制各有优劣。实验显示,MoR在性能、计算和内存效率上表现出色,有望实现“大模型能力,小模型成本”。
肝脏也能“按需定制”?科学家研发新型植入物,让肝组织在体内自己长
哈佛大学怀斯研究所团队研发“BOOST”策略,结合组织工程与合成生物学,创造可在体内远程接收成长指令的工程化肝脏构建体,在动物实验中实现植入后按需扩增,为解决肝脏移植供体短缺带来新希望。
企业级OpenClaw最强拍档来了!万亿参数的国产多模态大模型,刚刚开源发布
YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型,是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率,在多任务表现突出,为企业Agent AI提供支撑,还提出新算法和训练策略,全面开源推动落地。
大模型化身苏格拉底:通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略,经实验验证该方法有效,使模型在多领域表现出色,重新定义大模型角色。
小米开源首个跨域具身基座模型MiMo-Embodied,29个榜单SOTA
小米具身智能团队开源跨域基座模型MiMo - Embodied,它融合自动驾驶与具身智能,在29个榜单创SOTA。该模型基于MiMo - VL架构,采用四阶段训练策略,有效解决领域割裂问题,为通用VLA模型奠定基础。
ICML 2025 | 无需训练,即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案,可让大模型在推理时快速对齐人类偏好,无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降,在多个基准数据集评测中表现出色,还提供“宽深结合”推理拓展策略。