「迭代蒸馏与增强」共找到 902 篇相关文章
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
疯狂扩产的PCB，会是下一个存储芯片吗？
2026年摩根士丹利拆解英伟达Rubin平台BOM报告显示，单机架PCB内容价值涨幅高达233%，增幅居首。AI算力系统演进使PCB日益重要，行业正扩产，但也面临技术、供需、上游材料等风险。
当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。
从「自我进化」到「DAA」，百度给出 Agent 时代系统答案
2026 年 AI 行业发展微妙，模型能力增强但转化为生产力的企业不多。Create 2026 上百度给出两层答案，构建系统能力，提出 DAA 度量 AI。这是过去三年判断的收束，将非共识整合成面向 Agent 时代的方法论。
Claude Opus 4.7来了，公开模型里的SOTA！不过用起来GPT味好浓
Anthropic推出Claude Opus 4.7，虽有像GPT的争议，但在多方面表现出色。它在高级软件工程、视觉能力等四大方向升级，且具备防护措施和记忆增强。全平台开放，与Opus 4.6同价，使用有注意事项。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
Karpathy刚开源的autoresearch，我拿来优化龙虾skill，成功率从56%飙到92%
Karpathy发布开源项目autoresearch，可让AI优化AI。作者分享用其优化skill的实践，介绍优化流程，指出可将模糊表述拆成可判断是非题，还提及定义评估标准的方法与常见错误修正。此外，还能用于代码性能优化。
成本下降 90%后，Figure 的下一步是机器人「自己造自己」？
近期，海外人形机器人公司 Figure 首席执行官 Brett Adcock 接受访谈，围绕「Figure 的核心技术与产品迭代」，就全栈端到端神经网络架构、数据壁垒与垂直整合等核心议题，阐述其通用人形机器人技术路线、产业逻辑与商业化实践。
Qwen-Image-2.0: 字字清晰，张张细腻
阿里云推出Qwen-Image-2.0图像生成基础模型，具专业文字渲染、细腻真实质感等特色。在AI Arena盲测中表现优越，能精准生成复杂内容，文字渲染有准、多、美、真、齐特点，图像编辑能力也得到增强。
0.3B参数，600MB内存！腾讯混元实现产业级2Bit量化，端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，参数量仅0.3B，内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案，生成速度提升，还通过多种方法提升能力，未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。