「训练问题」共找到 4943 篇相关文章
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
西湖大学于开丞创业做概念世界模型，过亿元融资后首次公开发声
2023 年于开丞做世界模型无人看好，如今该领域大热。他曾否定自己成功工作，提出“概念世界模型”解决泛化问题。其创办的西湖数智已融资超 1 亿，还分享了技术路线及对行业的看法。
大厂的AI不限量补贴终会结束！Hermes Agent作者：开源框架真正的狠招是把Claude对Anthropic的忠诚抢过来
科技创作者 Peter Yang 对话 Hermes Agent 作者之一 Karan Malhotra，探讨 Hermes Agent 与其他产品的差异、模型谄媚问题、开源意义等。Karan 指出其独特自我改进系统与专注用户需求特点，还提及让模型更贴合用户的方法。
Meta 开源 Brain2Qwerty v2：非侵入式脑机接口语句解码准确率达到 61%
Meta 近日开源非侵入式脑机接口系统 Brain2Qwerty v2，能将人脑想法解码为完整语句，平均单词识别准确率达 61%，远超其他非侵入式方案。其采用三阶段深度学习模型，代码和训练数据已公开。
美国具身也没成熟！PI：中国公司何必总当“中国版XX”｜RSS 2026
量子位参加RSS 2026后，发现国内外具身智能关注点有时差。会上听到不少与国内不同的判断，如北美具身智能公司未成熟，中国硬件领先。还探讨了世界模型与VLA、数据、全身智能及产业出海等问题。
大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache
斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。
AI 怎么自我改进？Lilian Weng 的答案是：先写好Harness
提出 Agent 基本公式的 Lilian Weng 探讨 AI 递归自我改进，强调‘harness’重要性，介绍其设计模式、优化方法，还提及未来挑战与有用基准。如 harness 工程额外包含工作流设计等，优化方式多样但也面临评估器弱等问题。
比 Playwright 更给力，这个新开源的项目6啊~
GitHub上的BrowserAct项目是面向AI Agent的浏览器自动化CLI，是为AI Agent设计的真实浏览器执行层。它有三层反检测突破体系、三种浏览器模式等功能，能解决Agent操作浏览器的诸多问题，适合多场景。
LLM近期重大架构进化一览：从Gemma 4到DeepSeek V4
近期大模型长上下文需求增长，成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化，如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE，以降低长上下文推理成本。
压缩即是全部 —— 菲尔兹奖得主给数学和 AI 的一封信
2026年3月，菲尔兹奖得主Michael Freedman发表论文《Compression is all you need》，用代数模型回答人类构建数学、人类与形式数学区别、人类数学家与AI协作三个问题，答案是“压缩”。文章还探讨了压缩在多领域的体现及对AI的意义。