「2026预判」共找到 1033 篇相关文章
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
全给黄仁勋玩明白了！15亿美元租自家GPU/教小弟用GPU换融资，英伟达又一世子被曝准备IPO
The Information消息，今年夏天英伟达将从Lambda租1万个GPU服务器，另达成8000个服务器租赁交易，总值15亿美元，用于内部研发。英伟达是Lambda供应商、投资者、客户，Lambda或2026上半年IPO。
数据减少超千倍，500 美金就可训练一流视频模型，港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目，它基于 FVDM 理论，可极低成本微调大规模预训练视频模型，成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍，代码已开源。
首个Gemini桌面端曝光，系统级Agent空降PC！
5月20日Google I/O 2026前夕，谷歌提前“放大招”，Gemini桌面端曝光，Mac版先上线。它具备四大核心功能，如系统级Agent操控PC等。全新Gemini 3.2闪现，编程能力惊人，谷歌还更新Workspace应用图标。
最好的 DeepResearch 平替开源了
ROMA是元代理框架，以递归分层结构解决复杂问题，有并行问题解决、透明开发等优势。它通过计划 - 执行循环处理任务，介绍了安装选项、技术栈，还有预构建代理展示功能。
引爆千亿市场！杭州AI再出王炸：刷新自研天花板，“三甲专家大脑”装进14亿人口袋
在2026智诊科技AI发布会上，智诊科技完成蜕变。其发布的Wise MemOS 2.0打破传统局限，WiseDiag V2有深度多模态联合分析能力，WiseResearch让AI告别幻觉，“好伴AI”下放技术，服务大众。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
今年 AGI 大会上，这 10 个创业团队最受关注
在 AGI Playground 2026 的 Founder Show 活动上，10 个创业团队展示项目，横跨 Agent 基础设施、Physical AI 等方向。如 Tap8 实时生成交互视频，EigenFlux 为 AI Agent 建网络，Aceii One 是 AI 网球机器人等。
最火VLA，看这一篇综述就够了
ICLR 2026爆火领域VLA全面综述来了！作者Moritz Reuss是2025年Apple AI/ML学者奖得主。文中明确VLA概念，介绍八大趋势，指出评测失真问题，还提及未来需重视数据质量与上下文学习。
Transformer祖传设计遭暴击，COLM顶会三篇论文发难
COLM 2026上，三篇论文对Transformer关键技术发难。《Cracks in the Foundation》指出长上下文架构选择影响大；《Lost in Backpropagation》揭示输出投影层信息损耗严重；《When Fewer Layers Break More Chains》表明层剪枝影响长链推理。