「大模型开发」共找到 10003 篇相关文章
全球顶尖AI做物理，被人类按地摩擦？不懂推理大翻车，本科生碾压
港大等机构用3000道物理题测试顶尖大模型，如GPT - 4o、Claude 3.7 Sonnet等，结果模型准确率远低于人类专家。研究推出PHYX基准测试，揭示模型依赖知识、公式和模式匹配，缺乏真正物理理解。
真机RL！最强VLA模型π*0.6来了，机器人在办公室开起咖啡厅
美国具身智能创业公司PI发布最新机器人基础模型π*0.6，新方法大幅提升具身智能成功率与处理效率。其开发的Recap方法从经验数据获训练信号，使模型能执行多项真实世界应用。
烧2万亿美元却难用？Gary Marcus狂喷AI赛道不靠谱：推理模型只是“模仿秀”，OpenAI一年后倒闭？
知名AI专家Gary Marcus在访谈中称，世界在神经网络投入巨资，但大语言模型无法实现AGI目标。他指出其推理模型是“模仿秀”，会出现幻觉，还预测OpenAI或被微软收购。
基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
音频大模型安全可信度的全面“体检”！6大维度，清华南洋理工联手打造
南洋理工和清华团队提出新框架AudioTrust，将ALLMs评估扩至六个核心维度，探究音频模态特有问题。目前基准及平台已开发，揭示了开源与闭源ALLMs在多维度的潜在风险。
一篇92页大模型Vibe Coding技术全面综述
中科院计算所&杜克大学发布首篇Vide Coding技术全面综述。介绍以“氛围/结果”为导向的Vibe Coding开发范式，含技术分类、能力分析、开发模式、数据模型等内容，还提及价值及反馈回路等。
第 4 章 Agent 开发实战
本章面向理解大模型、会 Python 但未系统搭建过 Agent 的工程师，采用「概念 → 最小示例 → 可运行项目」结构，介绍 Agent 开发实战，涵盖 LCEL 拼装、工具暴露等内容，还说明了开发环境搭建方法。
斯坦福年度结论：中美大模型已没差距
斯坦福HAI《2026年AI指数报告》指出，中美AI模型性能差距基本消除，AI能力加速发展且普及快，但也存在安全基准滞后等问题。报告含15个主要结论，已成为业界重要参考。
小米打通智驾和具身大模型，然后开源了
小米汽车陈龙团队开源全球首个跨具身基座模型MiMo - Embodied，基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，打破室内操作与户外驾驶领域鸿沟，在29个Benchmark上超现有模型。