「U 型扩展规律」共找到 554 篇相关文章
谷歌分布式训练开启另一轮扩展定律！百万芯片高压高故障仍然零全局停机
谷歌Decoupled DiLoCo研究打破大模型训练锁步模式，让集群各部分异步汇合。模拟数百万芯片高压训练时零全局停机、性能无损，还能提升系统有效工作时间，有算力撷取和异构计算等红利。
CVPR 2026｜1分钟单图变4D视频！AI看图直接脑补物理规律
北京理工大学和理想汽车等团队提出全新框架PhysGM，引入DPO实现端到端快速前馈推理，能1分钟内将单图生成为4D动态视频，在速度和评价指标上超越主流模型，相关工作被CVPR 2026接收且代码已开源。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
中国科大Science-Star（科星） : 一体化、可扩展的科学智能体搭建平台
中科大认知智能全国重点实验室开发了 Science - Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎，有一体化可视化支持、插拔式模块化架构和跨学科工具集成等特色，为科研智能体研发与实验提供高效基础设施。
GPT-5 = Scaling Law失效？毕树超：永远有效，因为它反应的是数据结构，客观规律
Shuchao Bi在哥大演讲阐述AI发展。回顾自监督与强化学习路径，指当前发展遇高质量数据瓶颈，认为Scaling Law不会失效。还探讨通往AGI面临的问题，畅想AI重塑世界，提出两个理解AI发展的心智模型。
腾讯把IMA知识库开源了！WeKnora支持Agent调用、MCP协议扩展，企业级RAG零成本落地
腾讯开源WeKnora，这是面向复杂异构文档的LLM框架，走完整RAG流程。它有Agent模式，支持多种知识库类型和格式，有Web UI。适合公司、研究者、开发者等，还给出了上手步骤和部署提醒。
为MoE解绑：全新「专家即服务」推理架构发布，超细粒度扩展锐减37.5%成本
近年来大模型推理开销增长，MoE架构虽能避免计算量同比增，但带来扩展性差、容错性低、负载不均等问题。为此作者提出全新「专家即服务」推理架构EaaS，实验显示它能锐减37.5%成本。
ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI，加速科学发现，小时级写出通用积分器，低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序，通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果，成本低、耗时短，且底座灵活，可换算法和任务，但推广需解决验证速度和可信度问题。
Nature重磅！清华团队揭秘大模型新规律：告别参数内卷，智能密度每3.5个月翻一番
清华和面壁智能团队研究揭示大语言模型进化的致密律，指出为获同等智能，模型参数量呈指数级下降，最大能力密度约每3.5个月翻一番，还探讨模型压缩、边缘智能等内容。
交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL，昇腾加持，开创智能体训练新范式
强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」，在此背景下，复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架，提出 ScalingInter - RL 方法，7B 模型经训练追平顶尖商业模型，为 AI 发展注入动力。