「多步聚合训练」共找到 5741 篇相关文章
文心X1.1三大能力狂飙,海内外实测还挺惊艳!
9日WAVE SUMMIT深度学习开发者2025大会上,文心大模型X1.1发布,事实性、指令遵循、智能体能力显著提升,多项测试表现佳。它能做到知识一致,精准遵循指令,智能体解决问题出色,代码、数学、多模态能力也有进化,得益于迭代式混合强化学习训练框架。
为什么林俊旸会离职? | 甲子光年
3月4日凌晨,阿里Qwen团队技术负责人林俊旸宣布离职,同一天Qwen后训练负责人郁博文也正式离职。阿里刚开源Qwen 3.5小尺寸模型获马斯克点赞,此时核心团队出走引发关注。林俊旸离职或因团队分拆、管理范围缩小及“开源”与“闭源”的矛盾。
十年老技术开发的 AI Agent 探索之路
本文是腾讯程序员探索 AI Agent 开发的经验分享。他从手动管理多终端的困境出发,介绍了突破并发上限、以代码优先解决 AI 需求、避免 Vibe Coding 翻车等内容,还阐述了 24h 打工人系统构建及 Agent 自举,最后探讨行业协议和 Goal-Driven 模式。
别死磕百万上下文了!Neo4j CEO 详解知识图谱:如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子?
Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示,AI 缺的不是更多上下文,而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文,解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历,可提高准确率。此外,还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。
具身智能最“脏”的活,被三个老炮干成了亿元生意|甲子光年
具身智能行业数据是关键卡点,海量数据中能用于训练具身模型的数据稀缺。智域基石提出“数据编译”理念,搭建包含五个环节的管线。该公司已获数千万元天使轮融资,成立4个月订单近亿元,从工业场景切入,规划了三阶段发展路径。
Skill vs App:一场入口范式的争夺
量子位举办的「龙虾时代,Skill会吃掉App吗?」主题沙龙上,多位从业者围绕Agent生态、Skill能力边界、App未来形态等话题展开讨论。指出Skills不会完全干掉App,App会以Skill形式继续存在并进化,还探讨了App在AI时代的多种走向及面临的问题。
阿里:RL强化LLM推理,是技巧还是陷阱?
近年来,强化学习(RL)成为解锁大型语言模型(LLM)复杂推理能力的关键工具,但该领域也面临技术选择困境。阿里联合多所高校的论文通过大规模可复现实验,揭示主流RL技巧的机制与适用场景,还发现极简组合(Lite PPO)性能超越复杂方案。
DeepMind哈萨比斯:AI能建模所有进化而来的事物
谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯在与莱克斯的对谈中,深入探讨了人工智能的未来,包括其在模拟物理现象、视频游戏开发中的应用,以及通用人工智能的潜在发展。他认为任何能通过进化形成的事物都能被AI高效建模,还分享了对多个AI相关问题的看法。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;大语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。
苹果应用商店ASO优化:Today、热搜、专题、内购、预定优化介绍(进阶篇五)
ASO进阶篇第五章深入探讨了苹果App Store中Today、热搜、专题、内购和预定等曝光位的优化策略,旨在帮助应用开发者提升App的曝光率和下载量。