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斯坦福:优化器「诸神之战」?AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出,虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案,AdamW 仍为预训练稳健首选,但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
AICon 2025 深圳回顾:AI Agent 爆火全场,管理与推理优化成新焦点
2025年8月22 - 23日,AICon全球人工智能开发与应用大会在深圳落幕。70+嘉宾、800+开发者与企业代表参会,议题覆盖AI Agent、推理优化等。AI Agent成全场焦点,企业管理议题意外走红,展示了AI深入各领域的趋势。
调整训练数据出场顺序,大模型就能变聪明!无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT,通过引入数据排序策略,充分挖掘训练数据潜力,优化训练数据的组织方式,在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能,且不用增加数据量或扩大模型规模。
具身智能落地四问:路线图、陷阱、生态位与破局思路|甲子引力X
在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上,梅卡曼德创始人邵天兰探讨具身智能落地问题。他指出落地有陷阱,企业应耐心发展;智能机器人对手是人工与专用设备,要找生态位,梅卡曼德做通用组件应对挑战。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’,缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起,但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生,解决难题,在多任务实验表现出色,推动LLM向智能体转变。
港科广×腾讯联手打造《我的世界》神操作,400张截图就能让AI挖矿通关,成本降至5%|EMNLP 2025
港科广与腾讯联合团队提出VistaWise框架,将“跨模态知识图谱+轻量化视觉微调”引入开放世界智能体。实验显示其在“获取钻石”任务表现出色,成果被EMNLP 2025主会录用。该框架以低成本、跨模态为突破口。
阿里云CIO首次系统复盘:大模型落地的RIDE方法论与RaaS实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践,介绍了阿里云在翻译、智能外呼等场景的应用案例,提出 RIDE 方法论,包括重组组织、识别机会、定义指标和推进执行,还分析了翻译和 Agent 模式的要点。
NeurIPS 2025:高分论文也可能被拒,只为保住那25%左右的接收率?
NeurIPS 2025将于2025年12月在美国圣地亚哥和墨西哥城举办。近期Meta Review完成,有领域主席称DB track高分论文也可能被拒,因要控制接收率。有学者呼吁提高接收率,也有人吐槽这种做法影响会议声誉。
一个Bug改通宵!用AI写超50%代码,只有32%资深开发者敢这么干
Fastly对美国开发者做AI生产力调研,发现高级开发者用AI交付代码量是初学者2.5倍,也揭示AI编码隐形成本。高级开发者更信任AI,而初级开发者因经验不足更谨慎,同时调研还涉及绿色编码认知。
AI 会取代人类思考吗?我们为什么仍要亲手写作和编程
文章探讨AI是否会取代人类思考,指出不能过度依赖AI,如写作和编程应亲力亲为。还给出使用AI的指南,引用多方观点说明人类在创作、决策等方面的价值,以及学习编程和掌控AI的重要性。