「自监督网络」共找到 1421 篇相关文章
Codex自改进Prompt：让AI自己把重复工作变成自动化
开发者Vaibhav更新的Codex自改进Prompt引发AI开发者群体讨论，被OpenAI联合创始人转发。完整版核心逻辑可拆解为8步，加了严格跳过规则。实测有反馈，也有优化建议和现存问题。
芯片团队规模近3000人！小米扩张自研芯片版图
8月24日小米举行玄戒芯片技术沟通会，公布三颗自研芯片：AI旗舰SoC玄戒O3、端侧AI加速芯片玄戒O100、智驾高算力AI芯片玄戒D100。小米重启大芯片研发五年多，投入超210亿，芯片团队近3000人。
Linux 基金会推出 Akrites 项目，防护核心开源软件免受 AI 网络威胁侵害
Linux 基金会发起 Akrites 项目，获超 20 家机构支持，旨在保护关键开源软件免受 AI 网络威胁。它建立协调框架，改进漏洞处理方式，补充现有工作，反映网络安全理念转变。
陶哲轩痛诉很缺钱！科研经费暴跌67%十年最低，自掏腰包科研
美国国家科学基金会削减基础科学资助，数学科学领域资助大降。菲尔兹奖得主陶哲轩痛诉经费不足，自掏腰包做科研，还以“开普勒的橙子”说明基础研究虽短期无用，却能助力科技突破。
可塑的计算机Omarchy爆火硅谷，龙虾之父自掏100万投资
Ruby on Rails 作者 DHH 推出 Linux 发行版 Omarchy，将 AI agent 嵌进系统底层，有独特设计和功能。自带安装脚本，安装快。获十位大佬各 100 万美元赞助，多家系统也在探索 AI 嵌入，它有望开启 Agent OS 时代。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
绝对零监督Absolute Zero：类AlphaZero自博弈赋能大模型推理，全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero，使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR，在代码生成与数学推理基准任务表现出色，缓解了大模型对人工数据依赖难题。
VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
华人团队终结Token危机：扩散模型数据潜力超自回归三倍
最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。