「多阶段训练」共找到 6045 篇相关文章
ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石:北大提出ToolVQA数据集,引领多模态多步推理VQA新范式
北大团队提出ToolVQA数据集,用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本,贴近真实需求。通过ToolEngine构建,涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳,代码与模型已开源。
Meta宣布AI研究架构调整,成立TBD Lab,取消AGI Foundations团队,强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组,将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向,如构建‘omni’模型;FAIR成创新引擎;解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
简单即强大:全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单,性质独特?
本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN,它建模目标分布机制简洁独特,有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数,还展示实验效果,最后给出未来研究方向。
大模型如何推理?斯坦福CS25重要一课,DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解,总结了四个关键点,阐述推理机制、优化方法及最新进展,还介绍多种推理方法并比较其优劣。
20000 GPU·h砸出 106 个SOTA模型架构:AI 科研进入“自我加速”时代
模型架构发现领域迎来突破,ASI - ARCH超级智能体无需人类预设搜索空间,完成科研闭环。经20000 GPU·h、1773次实验,发现106个超越人类SOTA的线性注意力架构,且已开源。
从Debugger到Developer : 低代码时代新基准NoCode-bench,SWE-Bench作者力荐
浙江大学牵头联合多机构推出全新评估基准NoCode - bench,直面自然语言驱动功能添加任务,发现当前最佳LLM成功率仅两成。它构建严谨,任务挑战大,指明AI软件开发改进方向,且已开源。
微软亚洲研究院机器学习组首席研究员刘炜清确认出席 AICon 深圳,分享由生成式基础模型驱动的金融市场仿真引擎
8月22 - 23日,首届AICon全球人工智能开发与应用大会深圳站将启。微软亚洲研究院刘炜清等专家将分享经验。刘炜清会介绍由生成式基础模型驱动的金融市场仿真引擎MarS,展示其在金融场景潜力。
OpenAI的开源,补全了亚马逊云科技模型生态的最后拼图
8月5日OpenAI上线两款开源模型,亚马逊云科技随即在旗下平台上线。此前微软借合作优势使Azure高速增长,如今OpenAI开源,亚马逊云科技模型生态更丰富,其产品受客户好评,增长势头难挡。
SimpAgent (ICCV2025 Highlight):上下⽂简化重塑GUI智能体,更少计算,更强性能
在多模态大模型加持下,纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向,但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent,从上下文简化建模入手,实现更快更强性能,工作被ICCV 2025录用。
奥特曼:ChatGPT只是意外,全能AI智能体才是真爱!Karpathy:7年前就想到了
当全球为ChatGPT喝彩,OpenAI的MathGen团队秘密锻造AI「推理」能力,打造全能AI智能体。OpenAI坚信推理能力可复制到各领域,未来AI智能体将颠覆一切,如今围绕人才的战争已白热化。