「扩展策略」共找到 1318 篇相关文章
不止Deep，更要Wide：清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1，4B模型比肩671B模型！
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。
Transformer 中的专家混合模型 (MoE)
文章介绍Transformer中专家混合模型（MoE），它能解决稠密模型扩展瓶颈。阐述其优势，如计算高效、适合并行等，还介绍在transformers库中支持稀疏架构的演进，包括权重加载重构、专家执行后端、专家并行及训练方案。
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。
SIGGRAPH Asia 2025最佳论文 | 港中大、曼彻斯特大学获奖
SIGGRAPH Asia 2025将“最佳论文奖”颁给港中大与曼彻斯特大学团队研究。该研究提出全新切片计算框架，把切片生成与路径规划转化为数学优化问题，解决传统DLP 3D打印难题，还介绍了进阶策略和实验结果。
“你以为买的是 DeepSeek Flash，到手可能是 1.5 bit 缩水版”：Pi 核心贡献者谈 AI Token 黑箱
Pi 核心贡献者 Armin Ronacher 与 Modem 联合创始人 Ben Vinegar 播客对谈指出，当前 AI token 市场不透明，模型公司或失控。如买 token 像买成分不明商品，模型训练目标不明，且 Agent 行为边界在扩展，问责制缺失。
智谱 GLM-4.5 团队深夜爆料：上下文要扩、小模型在路上，还承诺尽快发新模型！
今日凌晨，GLM系列模型四位研发成员在Reddit的AMA活动中，回答了GLM系列技术细节、未来规划等问题。透露扩展上下文、推小模型是重点，还承诺尽快发新模型，也探讨了大模型发展观点。
首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
免费开源、可本地部署的AI私人助理Clawdbot，保姆级搭建教程来了
本文提供免费开源、可本地部署的AI私人助理Clawdbot的搭建教程。它能在多平台运行、连接工具和技能。教程涵盖创建虚拟机、安装Node.js和Clawdbot、设置连接等步骤，还介绍技能扩展和VPS运行方案。
诺贝尔经济学奖背后的 AI 投资主线｜AGIX PM Notes
本文围绕诺贝尔经济学奖与AI投资展开。以创新驱动的增长范式与AI生产力、商业模式转型相关，还介绍本周全球股市去杠杆情况及AI领域动态，如Meta等公司技术进展，最后解读ETF市场价格与净值关系及投资策略。
千问：阿里第二次“无线战争”
本文以乔布斯用 iPhone 点咖啡引出当下科技圈流行发布会点咖啡展示 AI 能力，对比过去与现在，指出数字世界核心范式从移动转向 AI。介绍阿里千问饱和式投入情况，还分析其可能借鉴拼多多、抖音策略，站在长尾对立面。