「零技术背景」共找到 3196 篇相关文章
智能体如何学会「想象」?深度解析世界模型嵌入具身系统的三大技术范式
长期以来具身智能系统缺预测力,世界模型让智能体有了‘想象’未来的能力。中科大等机构团队综述将现有研究划分为模块化、顺序、统一三大架构集成范式,并指出未来研究方向。
豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。
从Transformer到Agent:生成式AI行业技术路线与职业发展指南,深度解析AI价值链
文章深度解析生成式AI行业,介绍其宏观图景、商业运作、行业定位与战略考量。指出行业价值链呈“杠铃”形态,应用层机会大,还提及盈利模式、岗位薪酬、开源闭源之争等,为从业者提供职业指南。
Qwen3 变身扩散语言模型?不从零训练也能跑,30B参数创纪录
扩散语言模型(DLM)潜力大但训练难,Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B,推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素,成果超现有部分模型,还提出简单方法及训练策略。
搜狐架构演进技术实践:我们如何用 MCP Registry 根治 AI Agent 的“千具之灾”
本文讲述搜狐团队在构建企业级 AI Agent 时遭遇‘千具之灾’,当前路由模型方案引发‘治理噩梦’。后通过研究 MCP Registry 获新思路,设计新架构,构建 PoC 原型,并对混合路由等问题展开思考。
EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破:Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式
本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架,以传统聚类为骨架,微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线,解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。
ChatGPT到底学了多少「污言秽语」?清华团队首提大语言模型中文语料污染治理技术
清华等团队研究发现,先进ChatGPT系列模型中文词表污染达46.6%,含色情、赌博等词元。团队定义分类中文污染词,构建识别模型,还能由词表污染估计数据污染,为语料治理提供方案。
北大-灵初重磅发布具身VLA全面综述!一文看清VLA技术路线与未来趋势
GPT-4o等多模态基础模型发展,让研究者探索将智能延伸到物理空间,VLA模型受关注。北大 - 灵初联合实验室从动作词元化视角提出新框架,分析主流action token,还介绍了VLA发展趋势及面临挑战。
卷赢OpenAI也没用!Salesforce用100万次对话揭秘:AI Agent最大的坑,根本不是技术!
Salesforce处理超100万次AI Agent与客户对话后复盘,指出行业追求“全自动化”是陷阱。AI Agent不仅要融合非结构化和结构化数据,还需提升人工介入率,遵循“同理心优先”原则。
Sam Altman 又被告了!65亿美元收购Jony Ive 公司背后的精心「偷盗」大戏
智能耳机创业公司IYO将OpenAI和Jony Ive告上法庭,称其抄袭创意、盗用商标。IYO从2018年开始研发无屏幕智能耳机,投入超6200万美元,而OpenAI今年5月以65亿美元收购的IO公司目标与之相同,发音也一样。