「AI训练数据」共找到 11909 篇相关文章
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1?欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral,却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理,以纯RL方式训练,为LLM强化学习提供新范式。
DeepSeek-R1发布100天后:全面复盘推理大模型复现研究及未来!
推理语言模型(RLMs)发展显著,DeepSeek - R1发布引发广泛影响且未完全开源。MiroMind等总结其复现研究,关注SFT和RLVR方向,介绍数据构建、方法设计、训练过程细节及实验关键发现。
Pipeline MinerU真快不行了
文章聚焦Infinity-Parser,指出它把OCR从‘做识别’推进到‘做结构’。它采用layoutRL强化学习框架,结合真实与合成数据构建Infinity-Doc。跑分强且复杂结构表现优,透露Document AI向结构化生成转变趋势。
Agentic Enterprise:生成式软件重新定义企业形态|AGIX PM Notes
文章指出软件正从静态代码集合变为“Living Software”,企业是其理想训练环境。还提及市场资金流向、多起企业投资合作事件,如英伟达投资英特尔、OpenAI租服务器等,最后介绍了ETF流动性相关知识。
ICML 2026 巡礼:注意力效率革命的九个切面
7月7日,ICML 2026进入正会第一天。雷峰网精选首日上午9篇论文,涵盖持续学习、多模态融合等方向,如MePo让预训练模型学会持续学习,HAF解决模态不平衡下的融合问题,展现AI研究前沿趋势。
Emu3.5:能够原生预测下一状态的多模态世界模型,媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5,能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练,后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率,其性能媲美Nano Banana,项目已开源。
专访火思动力Kevin Ding:未来选择Agent,要看它过去三十天学会了什么|甲子光年
本文是对火思动力创始人Kevin Ding的专访。他指出当下Agent会工作但不会成长,而如今市场需求、技术条件和数据供给成熟,可开展持续学习。他还阐述了后训练、产品应用、商业化等方面观点。
开源Agent新标杆:通义WebSailor多榜夺魁,挑战OpenAI高难度Agent基准BrowseComp
信息爆炸时代,传统搜索引擎难满足需求,开源Web Agent在极端复杂任务表现不佳。阿里巴巴通义实验室推出WebSailor,通过创新数据构造和训练方法,在BrowseComp等挑战上取得突破,缩小与顶级封闭系统差距。
LeCun预言成真!790年长视频,炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场,谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5,340亿参数,基于790年长视频数据训练,其架构优越,推理快,能力强,还公开技术报告邀全球探索。
中年人的认知坍塌
Andrej Karpathy在播客提到模型持续用合成数据训练会出现‘认知坍塌’,能力退化。他认为人类随年龄增长和经验固化,也会从无限可能收敛到固定思维模式,像极了中年人的认知坍塌。