「大模型开源」共找到 10278 篇相关文章
3B Image Captioning小钢炮重磅来袭，性能比肩Qwen2.5-VL-72B
文章推荐Dense Image Captioning新技术CapRL，它首次将DeepSeek - R1强化学习法用于image captioning，创新定义reward。训练的CapRL - 3B模型性能比肩Qwen2.5 - VL - 72B，解决了reward设计难题，已开源相关内容。
从润建、软通、新华三等头部服务商，看IT巨头AI转型的新共识｜甲子光年
文章以润建股份为例，探讨传统 IT 服务商 AI 转型。润建以“曲尺”平台为支点转型，其平台覆盖全流程，“曲尺运维大模型”赋能运维。此外，软通动力、新华三也有类似转型，均结合自身优势掌握主动权。
为什么我觉得AGI并不会马上到来
作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力，难以替代人类工作；计算机操作能力受训练周期、数据等限制；推理能力虽有突破，但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。
都说记忆是Agent标配，但MemSyco发现漏算了一件事
厦门大学与吉林大学的最新研究指出，随着大模型Agent具备长期记忆，虽成为“长期协作者”，但也出现Memory-Induced Sycophancy问题。为此提出MemSyco - Bench评测基准，经实验得出多项发现，指出Agent Memory关键瓶颈转变。
不上云、不租卡，如何优雅地在本地微调Qwen-VL-30B？
文章指出企业训练多模态助手，30B 参数的开源多模态模型如 Qwen-VL-30B 是不错选择，但多模态场景下显存需求大。联想 ThinkStation PGX 解决了显存难题，还介绍其性能、优势、适用场景及服务等。
AI胡说八道这事，终于有人管了？
AI大模型幻觉问题棘手，GPT - 5幻觉率降低。苏黎世联邦理工学院和MATS研究提出低成本、可扩展检测法，精准识别实体级幻觉，分类器超现有基准，还能识别逻辑错误，团队已公开数据集。
迈向可信AI：LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用，其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点，结合RAG、SFT、强化学习等技术，提出多维度优化方案，为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
GPT-5 放弃追求智能上限了？
GPT-5发布，虽借OpenAI名气获流量，但AI科技评论认为其结果令人失望。它推销转向任务性能提升，非基础大模型能力突破。虽成果出色，但也引发对AGI发展的反思，还面临诸多难题。
只训练数学，却在物理化学生物战胜o1！新强化学习算法带来显著性能提升，还缓解训练崩溃问题
上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD，缓解训练崩溃问题，提升性能。还构建多模态强化学习框架，推出MMK12数据集和MM - PRM模型，开源相关成果。
骂谷歌干蠢事、炮轰甲骨文、AI在真实数据库测试得分为0！83岁图灵奖数据库教父的硅谷“狂人日记”
本文是对图灵奖得主、Postgres 奠基者 Mike Stonebraker 的访谈。他直言大模型 Text - to - SQL 在真实数据库测试得分低，批评谷歌、甲骨文等公司做法，还探讨数据库未来，如 Agent 读写与数据库结合、DBOS 技术等。