「AI 大模型」共找到 14236 篇相关文章
拒掉字节、谷歌橄榄枝,Meta 离职大佬田渊栋官宣自立门户!苏妈老黄追着投
Meta离职大佬田渊栋官宣创业,新公司Recursive Superintelligence首轮融资6.5亿美元,估值46.5亿美元。其团队豪华,想跳出大模型竞争老路,让AI具备自我进化能力,计划2026年中期推出自主训练系统。
实测 Seedance 2.5 vs 可灵 3.0,谁能让我们无痛当上视频导演?
本文通过两大真实创作测试场景,对比Seedance 2.5与可灵VIDEO 3.0两款热门AI视频模型的表现,分析二者在画面表现、分镜执行、合规风控上的差异,为创作者提供选型参考。
想知道你的LLM API被过度收费了吗?隐藏的Tokens终于可以被审计了
马里兰大学CASE Lab团队研究商业不透明大模型服务(COLS),定义其风险,提出三层审计蓝图。还推出验证框架CoIn,能高效识别token数量膨胀,有可定制性且审计开销低,为构建信任提供技术支撑。
为什么我觉得AGI并不会马上到来
作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力,难以替代人类工作;计算机操作能力受训练周期、数据等限制;推理能力虽有突破,但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。
梅涛的视频AI创业,最新产品来了
本文来自量子位,对梅涛旗下智象未来发布的AI视频创作智能体Vivago R1进行深度实测,介绍产品定位、技术架构,分析AI视频赛道分化路线,分享实测体验,探讨AI创作工具发展方向。
Kimi K2技术报告正式发布:“保姆级”深度解析,一文读懂万亿参数智能体的所有秘密
Kimi K2技术报告发布,Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进,有预训练、架构设计等多方面创新,为智能体领域提供可行路径。
突破后训练瓶颈?Meta超级智能实验室又一力作:CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器,但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法,把推理时额外计算当教师信号,为大模型提供监督,实验显示效果显著。
谷歌Nature震撼发文,Gemini教练暴打专家!医学双料冠军,秒出睡眠报告
谷歌DeepMind把Gemini版大模型PH - LLM调教成「AI健康私教」,将可穿戴设备数据转化为睡眠健身建议,准确率超人类医生。它经两阶段训练,在多项测试中表现优异,或开启预防医学未来。
Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题,开源
大模型训练后知识和记忆不再增加,智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源,提出Mem0和Mem0g两种方案,在不同场景表现出色,已获多应用,还提供SaaS服务。
如何定义“人味儿”?——HeartBench评测体系建设实践
在大模型竞争格局生变,情感智能评测缺失的背景下,作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench,介绍其设计、评估方式、迭代过程等,还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。