「端到端对话模型」共找到 8395 篇相关文章
LangFlow: 挑战离散扩散，探索下一代语言模型新范式
UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》，回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷，经优化，LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散，为多模态统一架构打通底层路线。
对话「哈萨比斯传」作者：“他不喜欢奥特曼”
《哈萨比斯：谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比与量子位深度对谈，探讨书中细节与幕后故事。哈萨比斯不喜欢奥特曼，追求知识科学，与奥特曼价值观不同，书中也谈及他成长、错误及面临的困境。
刚刚，GPT-5.4 发布，百万上下文、最强全能模型
OpenAI发布GPT - 5.4，集推理、编程等能力于一体，支持百万级上下文窗口。有三个版本，功能全面升级，如支持中途打断、电脑操作、视觉能力提升等，还更省token、少幻觉，安全机制完善，价格有调整。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。
现在模型这么强还需要专业提示词吗？
文章探讨是否还需专业提示词，指出简单任务无需复杂提示词，但复杂任务时，它能像‘数学公式’拆解需求，还能充当‘工作流经理’。用好提示词能让AI成生产力工具。
独家对话 Looki 创始人孙洋：摸着自己过河
本文是对Looki创始人孙洋的独家专访。Looki L1发布后意外大火，但前期市场策略保守，未突出AI。用户使用时长超预期，产品隐私设计消除担忧。团队在供货、软件迭代等方面不断探索，商业模式也在摸索中。
清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
一篇92页大模型Vibe Coding技术全面综述
中科院计算所&杜克大学发布首篇Vide Coding技术全面综述。介绍以“氛围/结果”为导向的Vibe Coding开发范式，含技术分类、能力分析、开发模式、数据模型等内容，还提及价值及反馈回路等。
大模型幻觉检测新方法：实时高亮不确定内容
来自苏黎世联邦理工学院等机构团队，开发流式幻觉检测器，能在生成过程中即时标记幻觉实体。核心是识别具体“实体”是否虚构，实验表现出色，团队已将数据集和代码开源，有局限但应用前景好。
张小珺对话OpenAI姚顺雨：生成新世界的系统
OpenAI研究员姚顺雨在播客访谈中分享诸多新颖观点。他认为创业公司机会在设计新交互方式，未来或产生超越ChatGPT的超级应用；还指出语言是实现泛化的工具，强化学习有泛化趋势，智能边界由不同超级应用共同定义。