「统一自回归」共找到 1624 篇相关文章
刚刚，OpenAI开源了两个大模型~
OpenAI开源基于GPT - OSS的安全推理模型GPT - OSS - Safeguard - 120B和GPT - OSS - Safeguard - 20B，用于安全用例。有安全推理训练、自带策略等亮点，适配不同显存，采用宽松许可证。
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构，实现评测全链路自动化。它能学习标注标准，完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案，解决多模态幻觉等问题，提升机审率，节省标注成本。
你天天用的Claude和Codex，Meta内部不让随便用了
今年5月Meta给工程师划红线，限制用Claude Code和Codex，因其太好用。Meta组建团队自研编程助手MetaCode，担心外部模型输出渗进训练数据，出现“蒸馏陷阱”，且能省钱。
Anthropic 推出 MCP 隧道，供私有代理访问内部系统
Anthropic扩展Claude Managed Agents平台，推出自托管沙箱和MCP隧道功能。自托管沙箱公测，支持多服务商运行工具；MCP隧道处研究预览，可让代理连私有MCP服务器，满足企业管控需求。
用得越多、失业越快？GitHub 大改 Copilot 规则：默认拿个人代码训练 AI，还搬出 Anthropic 挡枪！
当地时间3月26日，GitHub宣布自4月24日起，Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练AI模型，Business和Enterprise用户除外。GitHub称需更多数据覆盖编码场景，但此举遭用户吐槽。
阿里重磅开源：端到端VLM文档解析模型，图片直出结构化HTML！
在AI文字识别类应用中，文档解析常不尽人意。阿里开源端到端文档解析模型Logics - Parsing，基于VLM，能图片直出结构化HTML，有统一、智能、精细等亮点，还给出使用步骤。
LLM长文本内卷，谁是真英雄？告别跑分玄学，我们需要一把“公道秤”
OpenNLG Group做了统一长上下文评估框架LOOM - Scope，兼容主流benchmark、model和长上下文加速方法。该框架围绕BENCHMARK、DEPLOYMENT和EVALUATOR三大核心模块，还提出LOOM - Bench应对评估成本制约。
时空压缩！剑桥大学提出注意力机制MTLA：推理加速5倍，显存减至1/8
在大语言模型发展中，Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA，结合时空压缩策略，提升推理效率，在多任务中表现出色，代码已开源。
彻底告别VE与VAE！商汤硬核重构多模态：砍掉所有中间编码器
商汤科技联合南洋理工大学发布NEO - unify，这是“原生、统一、端到端”多模态模型架构，砍掉VE和VAE，用混合变换器架构打通视觉与语言能力，提升数据与算力利用效率，为跨模态智能系统奠基。
Pixeltable：一张表搞定AI流水线
Pixeltable是统一声明式框架，能处理多模态AI流水线。它用表格接口替代传统复杂架构，有数据统一管理等核心能力，适用于多模态RAG等场景，内置支持主流AI服务，值得多模态AI项目一试。