「后训练方法」共找到 4872 篇相关文章
OpenClaw 最新必装10个Skills实战教程,真正做到养智能"小龙虾"
本文介绍2026年爆火的开源AI智能体OpenClaw,它能通过自然语言指令接管电脑执行复杂工作流。文章整理出10个必装Skills,涵盖实时搜索、网页自动化等场景,还给出安装方法、实战案例及常见问题解答,助用户搭建稳定环境。
9B 模型“平替”GPT-4o ?!面壁赌对OpenClaw端侧AI,内部上演一人月产65万行代码的效率核爆
2023年面壁智能转攻端侧大模型,起初遭质疑,后获市场认可。今年发布开源全模态模型MiniCPM - o 4.5,年中还将推AI硬件松果派。其内部有“一人公司”趋势,对未来端侧智能发展有清晰判断。
冲159K星 OpenClaw工具链,正在悄悄改变Agent玩法
Clawdbot更名openclaw后在github星冲到159K。它能让AI深入工作流且保数据隐私,有集成渠道多、工具齐全、有状态会话与持久记忆、路由策略适配不同模型等核心能力,并在多方面优于常见AI工具。
比人类专家快2倍,斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover:用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法,让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色,如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI,计算成本低,或为持续学习打开新空间。
ChatGPT本来要5天后关掉
翁家翌在播客透露,起初推出ChatGPT是为收集用户数据,预期5天后关闭。他是OpenAI多代大模型发布贡献者,还分享了OpenAI内部情况,如模型训练、迭代速度等问题,也谈及自身经历和对AGI看法。
告别昂贵人工标注,英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型
麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion,它是全自动数据生成流水线,能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据,让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型,还介绍了其数据生成、问答设计等环节。
自回归因果注意力也能并行解码?上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈,模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈,传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案,无需重构架构,将AR模型转为并行解码器,提速显著且质量损失小,核心优势多,技术路线全链路优化,实测表现优。
用豆包手机的这两周,我好像卷入了一场新与旧的战争。
作者用豆包手机两周,直播后使用微信任务致微信崩溃,遭阿里系等多家APP封禁,影响使用。互联网本质是入口之争,AI手机助手冲击超级APP利益,作者认为这是入口之争序章,建议短、长期不同对待。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token,竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注,但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题,消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关,其目标函数存在长度和难度偏置,长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。
这大概是我见过最通俗易懂的AI发展历程科普详文了
文章从历史时间线出发,介绍AI诞生、发展历程,涉及细分技术模块。结合案例说明AI在不同阶段的应用,如早期机器翻译、垃圾邮件过滤。还探讨AI大模型、智能体等概念,分析调优方法和‘幻觉’问题,展望其未来前景。