「动态无偏学习框架」共找到 2987 篇相关文章
训练即服务!让模型训练回归算法语义,150行代码跑通RL
ModelScope团队开源Twinkle框架,采用Client - Server架构,支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环,底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性,有多种特点和优势,代码已开源。
为什么我觉得AGI并不会马上到来
作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力,难以替代人类工作;计算机操作能力受训练周期、数据等限制;推理能力虽有突破,但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。
谷歌开源的 Gemini CLI 扩展助力开发者构建定制化人工智能工作流
谷歌发布开源的 Gemini CLI 扩展框架,引入‘剧本’概念,可让 AI 与外部工具交互。框架增强了 Gemini CLI 功能,支持多组件。谷歌构建开放生态,还为开发者提供模板和指南,其在 AI 驱动 CLI 领域有独特优势。
今年看到最系统的AI Agents时代Memory综述~
分享由NUS、人大等联合出品的《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》。用三维框架讲透200+篇论文,提出新三大记忆形态,展望7大前沿,还涵盖记忆各方面知识及资源。
科学界论文高引第一人易主!AI站上历史巅峰
深度学习三巨头之一Yoshua Bengio成各领域被引最多在世科学家。其多篇论文为深度学习奠基,影响自然语言处理等研究。他近期再创业,还介绍了论文引用排名情况,凸显AI和医学热度。
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述!四个维度深度剖析搜索智能体
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述,从如何搜索、优化、应用、评估四个维度剖析。随着LLM兴起,搜索从传统模式向搜索智能体转变,虽有潜力但缺统一研究视角与评估框架,该综述提供了路线图。
告别微调!腾讯提出Training-Free GRPO:无需更新参数,还能保证泛化性,成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳,传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO,无需更新参数,通过上下文学习提升性能,成本低且泛化性好,是传统强化学习有力替代。
新鲜出炉!斯坦福2025 CS336课程全公开:从零开始搓大模型
斯坦福大学2025年春季CS336课程“从头开始创造语言模型”课程和材料全公开。介绍了讲师信息,课程目标是引导学生开发语言模型,含5单元19门课,注重实践,还说明了学习该课程需具备的能力。
千星项目LLMRouter:多模型路由,16+策略优化推理
UIUC开源智能模型路由框架LLMRouter,可自动为大模型应用选最优模型,有16+路由策略。该框架打通训练、评测等链路,解耦Route与Training模块,支持多轮协同等,还可插件式扩展。
OpenVision 2:大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中,视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂,成本高。研究者提出OpenVision 2,移除文本编码器与对比学习,引入随机丢弃视觉token技巧,性能佳且效率高,挑战了对比学习范式。