「自训练」共找到 3089 篇相关文章
Meta提出Deep Think with Confidence:几乎啥都不用动,就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率,但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence(DeepConf),可在不增训练成本和不调超参数下,提升推理准确性与效率,本文对其全面解读。
英伟达拟 10 亿美元砸向这家 AI 编码创企!Copilot 技术大佬带队、成立两年估值近千亿
10月30日彭博社报道,英伟达拟最高投10亿美元给AI创企Poolside,此轮融资或使其估值翻四倍。该公司由微软技术大佬带队,开发AI编码助手,创建强化学习法训练模型,从底层自研,有独特优势。
华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕,称其受芯片限制,早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题,如135B V2套壳Qwen 1.5 110B,pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等,导致人才流失。
突发:SpaceX 或 600 亿美元收购 Cursor
SpaceX官宣与Cursor合作,打造编程和知识工作AI。Cursor授予SpaceX今年晚些时候以600亿美元收购的权利,或支付100亿合作费。Cursor增长快但无自研模型,合作可助其训练模型。此外还介绍了编程AI市场竞争情况。
Jina Code Embeddings: 为高质量代码搜索而生的0.5B/1.5B向量模型
本文介绍了 Jina AI 开源的代码向量模型 `jina-code-embeddings`,含 0.5B 和 1.5B 规模,有 GGUF 量化版本。它性能顶尖,支持多任务与 15 种语言,还介绍了训练方案、使用方法等。
通义实验室最新成果WebDancer:开启自主智能Deep Research的新时代
通义实验室推出 WebDancer,解决自主信息检索智能体构建难题。它创新合成训练数据,采用两阶段训练策略应对开放网络训练挑战,在多个基准测试中表现卓越,未来还将拓展能力。
字节清华智能体自动写CUDA内核,比torch.compile加速2.11倍
字节Seed与清华AIR团队开源CUDA Agent,在GPU内核优化基准KernelBench上成绩优异。它是大规模智能体强化学习系统,训练数据经多阶段构建,分阶段训练,全面超越商业模型,还开源了训练数据集。
Agent 跑分追平 Codex、成本低至 1.95 美元,这家中国公司做到了
德勤报告显示86%多Agent项目落地失败,硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法,系统容错率翻倍、完成率跃升,成本大幅降低。跑分追平Codex,还展现出自组织潜力。
Cursor Composer 2.5 拆解:最强大的 RL 环境,就是你自己的产品
今年5月,Cursor推出Agentic编程模型Composer 2.5,相比前代能力更强、成本效率更高。Cursor研究负责人认为最强大的RL环境就是自己的产品,文中还介绍了Composer 2.5训练方式、面临的挑战及解决办法等。
SOP:具身智能在线进化新范式,为大规模真实世界部署而生
智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统,将VLA后训练重构为“在线、集群、并行”,可即插即用后训练算法。它有高效探索、缓解偏移等优势,实验显示能提升性能、效率,突破VLA瓶颈。