「推理模型训练」共找到 8583 篇相关文章
The Batch: 943｜液体和气体如何运动
传统数值方法模拟复杂物理系统慢且贵，基于机器学习的模拟通常只适用于特定系统。研究人员构建通用 transformer 模型 Walrus，可模拟流体运动，开源且在多方面表现出色，有望加速多领域模拟工作。
LLM 竟然会内省！Anthropic 整了个大活：首次揭开 AI 意识
Anthropic最新研究《大语言模型中涌现的内省意识》，首次通过直接操控模型内部状态验证AI能否觉察自己思想。研究采用概念注入技术，发现AI有内省能力，且不同模型表现有差异。
从 GPT 到 Agent，技术与业务如何“双向奔赴”
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请徐文健、李陈忠、张昊阳探讨大模型产品落地路径。他们分享从 GPT 到 Agent 的经历、认知转变，讨论通用 Agent 及创业机会，还谈及 AI 产品难点和人才标准变化。
GPT-6 Sol和Opus 5.2同时灰测！奥特曼阿莫迪周末刚喊刹车，一上班就踩油门
本文爆料OpenAI和Anthropic同步灰度测试新一代大模型GPT-6 Sol和Claude Opus 5.2，对比了模型性能提升，同时提到OpenAI GPT-5.5即将退役，带来AI大模型领域最新前沿动态。
Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。
从开源狂热到应用为王，AI 正在回归常识
AI行业正发生变化，模型行业对“开源还是闭源”态度转向商业共识，旗舰模型开始闭源；应用变得更重要，应用层机会多；智能体重新定义AI价值边界，推动行业从“模型思维”走向“系统思维”。
Evaluation is All You Need：评估设计的微小差异如何扭曲结果
论文以DeepSeek - R1 - Distill系列模型为例，指出大模型评估中看似客观的基准测试结果对评估细节极度敏感，细微评估条件变化会致分数波动大，削弱模型对比可信度，呼吁建立新评估标准。
在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能
Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎，此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能，支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计，还总结踩坑及使用方法。
Claude Code与Codex六大组件拆解
文章指出如今如GPT - 5.6等模型的裸能力相近，但装进Claude Code 或 Codex CLI 后表现差距大，原因在于Agent Harness。它将编码智能体拆解为六个核心组件，详细阐述各组件作用与意义。
美国AI一骑绝尘，中国平均落后7个月！Epoch AI新报告出炉
Epoch AI报告指出，中国AI模型进展平均落后美国7个月，最小4个月，最大14个月。这差距本质是「开源vs闭源」差距，中国领先大模型多开源，美国前沿模型均闭源。不过中国AI追赶速度稳定。