「泛化性」共找到 803 篇相关文章
Claude Code 火爆被玩坏后，刚刚Anthropic 索性掀桌子：推出非编程版 Claude Cowork
继Claude Code被用户广泛应用于多领域后，Claude推出非编程版Cowork，向macOS应用Claude Max订阅用户开放。它能处理非编码工作，自主性强，但也存在潜在风险，当前为研究预览版。
独家对话前华为天才少年李元庆：首款规模化具身智能产品中国造！多机异构是未来方向
前华为天才少年李元庆加入乐享科技，负责创新业务与技术攻关。他指出世界首个体量化具身智能产品可能在中国出现，多机异构是未来方向，还谈具身智能发展现状、难题及应对策略，分享未来规划与建议。
OpenAI公开新的模型训练方法：或许能解决模型撒谎问题，已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法，可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省，“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验，能提升不良行为可见性，但对“无知的错误”有局限。
到底是谁在推崇 Nature、Science？——一场跨学科评价体系的结构性误解
文章指出不同学科对 Nature、Science（N/S）态度差异大，基础学科不看重，应用学科推崇。原因在于学科生态差异，N/S 是传播器，下游学科需其传播成果，大奖评价与 N/S 体系不同，国内不应将其‘工具化’。
让大模型学会「心灵感应」：基于思维沟通的多智能体合作范式来了
NeurIPS 2025的论文提出思维沟通概念，建立潜在思维可识别性理论，构建ThoughtComm框架。该框架让模型共享潜在思维，跳过语言冗余歧义，实验显示其提升了协作效率与推理能力，或开启新智能形态。
Meta 系 95 后华人明星团队，创业一年就与高通达成合作，让手机拥有多模态记忆
由华人创业者沈俊潇创办的 Memories.ai 发布 LVMM 2.0 并宣布与高通合作，该模型 2026 年将在高通处理器上原生运行。它解决视频可搜索性问题，应用广泛，能降低延迟、确保数据安全等。
RLinf上新πRL：在线强化学习微调π0和π0.5
近年来，基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术，但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL，提出两种微调方案，在测试平台验证了有效性，目前代码等已开源。
我MiniMax，用实习生处理数据，照样屠榜开源大模型
MiniMax M2屠榜开源大模型，引发社区热议。它在注意力机制、数据处理、思考模式上另辟蹊径，公开技术细节。M2团队选Full Attention，雇实习生处理数据，提出交错式思维链策略，强调实用性和泛化能力。
DeepAgent：能够自主找工具的深度思考智能体，工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent，能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色，为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了，新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。