「深度学习模型训练」共找到 8744 篇相关文章
清华团队预言:90%的人将脱离谋生劳动,「零人公司」时代来了!
清华沈阳团队基于研究与实践提出四大颠覆判断,如AI走向「人机隔离」、未来公司只剩一人或零人等。团队在模型训练、微调等多方面有成果,还探讨行业应用、知识范式颠覆等,描绘AI发展图景。
1M 上下文时代太费 Token,告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文,虽能支撑长任务,但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例,介绍做好会话管理的多种省钱方法,如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
无需训练,如何提升黑箱VLM?CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来,视觉 - 语言模型(VLMs)改变图像理解范式,但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案,以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题,已被 ICLR 2026 接收。
DeepSeek V4没做的,MiniCPM-o 4.5给做「全」了~
上周 DeepSeek V4 发布,遗憾不是多模态。今天 MiniCPM-o 4.5 补上短板,凭 9B 参数实现端到端全双工全模态大模型,自 2026 年 2 月发布后 Hugging Face 下载量超 25 万。还推出多项成果,性能表现出色。
RAG搜对了却答错?德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG是大模型落地标配技术,但存在搜到文档却答错的痛点。德国萨尔大学等团队提出Disco - RAG框架,在‘搜’和‘答’间加入‘读懂’环节,已被ACL 2026主会录用,在多基准测试表现优异。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态,产生幻觉,超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统,阐述Agent记忆四层演化及每层问题,推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
当心!腾讯、字节等揭示,OpenClaw有无法修复的安全死结
加州大学等机构团队发布对OpenClaw安全的深度分析报告。它是广泛部署的个人伴侣智能体,运行依赖进化理念,但记忆文件成攻击入口。研究在真实网络测评,发现其安全漏洞大,且难以找到进化与安全的完美平衡。
扣子 2.5,过了体验那条红线
作者参加扣子Coze官方直播后分享使用感受,认为扣子2.5过了体验红线,普通人打开就能用且能解决问题。它继承龙虾优点,封装大模型能力,前端体验顺畅,还有云手机等功能,虽有不足但值得期待。
信息量极大!黄仁勋最新论断:AGI已实现,OpenClaw是AI界iPhone,未来将有10亿程序员
黄仁勋与Lex Fridman深度对谈,分享英伟达发展历程、管理方式、技术趋势等见解。他认为AGI已实现,OpenClaw是Token时代的iPhone,未来将有10亿程序员。还探讨了算力瓶颈、供应链、电力等问题。
Agent重塑软件与互联网产业新范式,2026奇点智能技术大会初版日程出炉!
4月17 - 18日,CSDN与奇点智能研究院联合举办的「2026奇点智能技术大会」将在上海举行。大会云集顶尖机构与企业一线AI实践者,围绕前沿议题分享,还将首发《AI原生软件研发成熟度模型(AISMM)》白皮书。