「后训练技术」共找到 6046 篇相关文章
“谈故障色变”到有章可循:美图 SRE 故障应急与复盘实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上,美图高级运维经理石鹏分享美图 SRE 团队故障应急与复盘实践,探讨故障应急各环节,剖析故障本质与原因,还交流 AIOps、LLM Ops 等技术。
经典之作!Agent无需奖励也能学习:通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式,让智能体通过执行动作、观察结果状态学习,无需外部奖励。它能降低数据依赖,提升泛化与鲁棒性。实验显示,其在多样环境中效果出色,为智能体训练提供新思路。
LeCun团队开源首个代码世界模型:能生成代码还能自测自修!传统编程模型一夜成古典
Meta FAIR推出全球首个代码世界模型CWM,它能生成代码、理解语义,还‘懂得’代码执行,能模拟运行过程。在多个代码与推理任务表现出色,开源代码、训练细节等,不过目前仅支持Python。
The Batch: 883 | 美国两个州禁止人工智能驱动的心理健康治疗
美国伊利诺伊州成继内华达州后,第二个禁止用人工智能进行心理治疗的州。该法案限制聊天机器人独立治疗及其他AI使用方式,旨在保护患者和人类治疗师,但也引发对全面禁止利弊的讨论。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的?
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang,包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术,SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈,性能趋同,还获投资与基金会关注,受科技公司青睐。
做路由器Wi-Fi芯片为什么那么难?
TP - Link芯片部门全员解散引发关注。做路由器Wi - Fi芯片技术难,要同时研发CPU主控和Wi - Fi芯片,且比端侧Wi - Fi芯片要求高。市场方面,不同地区市场各有挑战,创业需谨慎。
从中国“霸榜”到全球开源,AI的新思考!GOSIM HANGZHOU 2025圆满收官
9月12 - 14日,GOSIM HANGZHOU 2025在杭州举办,吸引全球众多开源与AI相关人士。大会有2场Keynote、2大高端论坛、5大分论坛,还有Rust相关活动、Workshop、黑客松等,呈现开源与AI技术融合成果。
震撼实锤!清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱:AI优化器为何名不符实?
为降低大模型预训练成本,近年新优化器频出,宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷,对比不同缩放范式加速差异,给出优化器设计见解,证实严格基准评测必要。
精准医疗与AI融合:数据驱动下的个性化健康未来|甲子引力X
在「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上,5位投资人围绕AI赋能医疗投资的机遇与挑战展开探讨。他们各有投资偏好与见解,还指出风险,最后畅想了AI改造后的健康未来。
资本视角下的智造落地战:五位投资人划定关键赛道与投资红线|甲子引力X
在「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上,五位投资人共议智能制造。他们认为当前制造业面临降本增效等挑战,投资时“团队”是关键,中国智能制造在多领域有成长空间,创业者要内修能力、外抓需求。