「模型验证」共找到 8245 篇相关文章
11.4K Star!基于 AI 大神 Karpathy 的编程经验开源的 Claude Code 技能插件。
AI写代码常遇盲目假设、过度设计、乱改代码等问题。开发者把AI大神Andrej Karpathy经验总结成Claude Code插件andrej - karpathy - skills,设定四大原则,还介绍使用、验证及自定义方法。
USC团队发布HumDex:攻克人形机器人数据瓶颈,低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统,结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制,打破人形机器人高质量数据采集瓶颈,提升全尺寸操作泛化能力,经实验验证效果显著。
一场机器人黑客松,让具身智能的差距与机会同时显形
作者参加深圳机器人黑客松,这是全球最大规模线下具身智能开发者大赛之一。3天内参赛队伍可完成从数据采集到真机部署闭环。比赛让行业差距与机会显形,凸显基模重要性,自变量也给出新方向。
用得越多、失业越快?GitHub 大改 Copilot 规则:默认拿个人代码训练 AI,还搬出 Anthropic 挡枪!
当地时间3月26日,GitHub宣布自4月24日起,Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练AI模型,Business和Enterprise用户除外。GitHub称需更多数据覆盖编码场景,但此举遭用户吐槽。
ICLR 2026 Oral | Revela:用语言建模重新定义稠密检索器训练
在检索增强生成系统中,稠密检索器是核心组件,但传统训练方法有局限。德国达姆施塔特工业大学蔡丰宇团队提出Revela,将检索器训练目标统一到语言建模框架,优势明显,实验效果佳。
用 AI Coding 工具生成 60 万字奇幻世界设定的实践记录
作者先尝试用 Python/C# 编排 LLM 调用生成小说世界设定,遇节点信息查看、输出形态等问题。后用 AI Coding CLI,经搭建骨架、基础层展开等阶段生成 60 万字奇幻世界设定,还基于此创作叙事。
Github持续上榜,这款 AI 自动渗透项目真有点东西!
传统渗透测试依赖人工,效率不高。开源项目PentAGI将‘AI Agent + 渗透测试’结合,能自动完成渗透测试任务,有自主决策能力,功能特性丰富,安装使用较方便,虽有局限但值得尝试。
MiniMax M2.7国服第一!龙虾自我进化,海外开发者疯狂刷屏
MiniMax M2.7发布后在全球开发者社区引发巨大反响,在PinchBench榜单上拿下全球第四、国产第一。它具备多智能体协作、自进化等能力,在代码、办公、科研等场景表现出色,还推出开源项目OpenRoom。
从狂热到工程、组织实践,OpenClaw这阵风能刮多久?
OpenClaw在中国开发者圈引发热潮,英伟达黄仁勋赞誉其为增长最快的开源软件。3月21 - 22日OpenClaw中国行将在12座城市同步举行,活动围绕其规模化使用、企业落地等具体问题展开,标志着其从热梗走向工程实践。
让龙虾越用越聪明!普林斯顿大学为OpenClaw搞了个强化学习框架
普林斯顿大学研究团队发布强化学习框架OpenClaw - RL,能捕捉用户反馈与环境结果信号,有独立解耦异步机制,融合打分与文本指导,经真实场景验证效果良好,蹚出自我进化新路径。