「AI前沿研究」共找到 10751 篇相关文章
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。
我是微软工程师，编程了30多年，如今我几乎不再编程了
微软资深工程师 Paul Payne 分享编程 30 多年感受，认为 AI 正颠覆软件工程领域。他所在团队研究 LLM 驱动系统，系统从程序员手中接走大量工作，Amplifier 等工具让编程变得更简单，人类程序员价值将升华。
AGI 路线图第二阶段：游戏即模型训练｜AGIX PM Notes
文章围绕AGI展开，介绍AGI路线图第二阶段“游戏即训练”，指出游戏是训练agent的理想环境；还提及Dreamer系列研究进展。同时涵盖本周市场动态、多家公司AI动态及ETF复制指数的方法、优劣和影响。
「从追赶者到引领者，路有多远？」 我们和CANN一线开发者聊了聊
AI浪潮下，硬件竞争转向软件等生态之战，华为昇腾及其CANN站在变革前沿。本文与开发者对话，探讨CANN开源意义、早期挑战、演进及未来战略，开源将带来技术透明、生态赋能等红利。
OpenAI真正王牌，不是Ilya！刚刚，奥特曼罕见致谢这两人
大众视野里OpenAI故事只剩几个响亮名字，但Jakub Pachocki和Szymon Sidor这对从波兰高中走出的搭档，用默契把不可能变现实。从Dota AI到GPT - 4，他们身影贯穿OpenAI核心节点，奥特曼罕见致谢他们。
招聘最猛的竟不是OpenAI！这家陷入间谍案的HR初创，正在狂招工程师
自2022年11月ChatGPT推出，美国技术岗变化大。虽裁员潮缓解但新增岗位有限，竞争激烈。资深职位主导招聘，AI工程师需求旺，旧金山湾区优势明显，大厂任职年限拉长，远程岗位比例下降。
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。
显卡为什么卖得越来越贵？NVIDIA 副总裁：别争了，摩尔定律早就死透了
NVIDIA应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro在播客中指出，嘲笑中国AI“套壳抄袭”是偏见，中国在开源协作上是全球领跑者。他认为摩尔定律已死，显卡难降价，还分享了对开源闭源、模型技术等看法。
去往 Capital One 的俞栋，曾是 Hinton 的「救命恩人」
近日原腾讯AI Lab副主任俞栋加入Capital One。此前他和邓力曾在微软为Geoffrey Hinton雪中送炭，挽救深度学习研究。如今邓力、俞栋等技术大佬纷纷投身金融公司，或是因薪资、挑战和资源等因素。