「递归自改进」共找到 1412 篇相关文章
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
具身智能猛将再狂揽近6亿融资！机器人Moz1卷入办公室，全力冲刺万亿赛道
2025年具身智能赛道爆发，全球科技巨头与初创公司竞技。千寻智能获近6亿PreA+轮融资，其商用机器人Moz1实力强，自研Spirit v1与OneTwoVLA模型表现出色，以独特商业策略布局万亿市场。
Qwen3-Next：迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。
小红书，再造一个更有「声」命力的社区
2026年春节，小红书开放多种AI语音新玩法，如语音发布、评论、问一问等，增强社交趣味性。但AI语音落地面临音频理解、生成活人感和响应速度等问题。小红书有天然优势，技术团队自研模型达SOTA水平。
半年销量2000万+，宇凡微如何让AI模块“飞入寻常百姓家”？
芯师爷专访宇凡微品牌部总监张雨，探讨AI模块商业化前景。宇凡微展出多款AI模块，接入豆包大模型，有自研SAS系统等优势。其通过技术、市场等层面建护城河，践行“技术平权，快速量产”理念，未来向全场景方案升级。
中科大 × 华为联合突破！SparseRM：1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案，基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数，在多任务中性能优，还能融入下游对齐流程，为LLM高效对齐提供新可能。
用 Astra+Codex 干掉 CUDA！奥特曼9个月AI造芯反杀英伟达 GB300
北京时间昨日凌晨，OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 实测结果，其在多指标挑落英伟达 GB300。OpenAI 用 GPT - 6 和加强版 Codex 造芯，9 个月完成硬件设计优化，3 个月搞定软件栈，威胁英伟达 CUDA 根基。
大赚667倍，摩尔线程投资人赢麻了
本文聚焦冲刺“国产GPU第一股”的摩尔线程。它6月获科创板IPO申请受理，88天过会。其创始人张建中履历亮眼，公司自研架构MUSA优势明显。早期投资方沛县乾曜收益高，摩尔线程未来潜力大但竞争也大。
2027年实现AGI？计算物理学家怒怼：纯属无稽之谈！
知名博主Scott Alexander领衔的项目称AI将在2027年达超人智能。但计算物理学家经研究指出，该预测模型漏洞百出，如数学错误、曲线选择无依据、图表与模型不符等，即便新模型改进部分问题，多数批判仍成立。
阿里通义开源GUI智能体SOTA：2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI，通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束，自进化数据管线和在线强化学习提升性能，端云协同平衡隐私与效率，扩展动作空间打破局限，在多基准测试创SOTA。