「多任务学习」共找到 6233 篇相关文章
Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
Stripe 发布基准测试：AI 智能体可开发集成方案，但校验环节存在短板
Stripe推出基准测试套件，评估AI智能体构建完整Stripe集成方案的能力，测试聚焦金融系统贴近生产环境的集成场景。测试显示，不同任务类型评测结果差异显著，核心瓶颈在于验证环节，当前智能体短板在校验逻辑等方面。
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。
Slack 淘汰 SSH：700+ EMR 作业迁移至基于 REST 的调度架构
Slack 完成大规模数据平台改造，将 Amazon EMR 数据处理流程中 SSH 作业执行模式替换为基于 REST API 的统一调度架构，移除对生产集群的直接 SSH 访问，迁移 700 多个 Airflow Operator，解决了安全、运维等问题。
ICML 2026 Oral | 为3D空间智能数据构建全自动数据飞轮，Holi-Spatial打造400万级空间多模态数据集
来自多机构的研究团队提出 Holi - Spatial，可从原始视频自动生成 3D 重建等数据，构建 400 万级空间标注数据集 Holi - Spatial - 4M，提升 VLM 空间能力，还形成自动化数据飞轮，但存在计算成本高、特定场景表现不佳等局限。
没有AI也能活得很好的公司，才能用好AI
多数企业推进AI时，虽采纳率高但效果不佳，投入大回报低。问题核心不在AI，而在企业自身组织学习和集成准备度。能从AI获益的是原本就运营良好的公司，当下应审视自身是否适合用AI。
ACL 2026｜打破推理同质化！阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
AI Labs 都在用，ClickHouse 能成为 AI 日志的实时分析引擎吗？
过去18个月，ClickHouse发展迅猛，2025年末ARR达1.6亿美元，付费云客户超3000。它原是Yandex项目，适合LLM推理日志分析。通过收购拓展为数据平台，进入多市场竞争。文章探讨其增长原因、产品、市场及优劣势等。
2050大会「AGI4Science·新生论坛——正在生长的科学地图 」嘉宾阵容全览！
2026年4月25日上午9点，2050大会将举办“AGI4Science·新生论坛”。论坛由王婷召集，以“三幕剧”展现AI4S从理论到产业的前沿图景。涵盖多领域，17位专家探讨AI4S生长变革，涉及聚变商用、芯片设计等议题。
库克与苹果
苹果CEO库克宣布卸任，转任执行董事长。他在苹果28年，任CEO 15年，让苹果市值和营收大幅增长，打造强大供应链，推出多新品类。但造车项目取消，Vision Pro未打开大众市场，AI发展滞后。接班人是硬件工程师John Ternus。