「经验驱动训练」共找到 3124 篇相关文章
突破视觉仿真算力瓶颈！新一代具身智能仿真框架开源：高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型，但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架，融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染，成果被RSS 2026录用，将开源。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
OpenAI用8个Skill把工程师的经验变成AI的工作手册：扛起两个SDK，3个月457个PR
OpenAI公开用Codex + Skills维护Agents SDK开源项目的方法论。通过AGENTS.md、Skills和GitHub Actions配合，将重复性工作自动化，PR吞吐量涨45%。还介绍了Skill设计、规则设定、测试策略等，且方案组件已开放。
一文读懂鲸智百应：驱动组织进化的企业AI操作系统，让企业从「用AI」到「是AI」
在2025云栖大会上，浩鲸科技推出「鲸智百应」企业AI操作系统。它从六大维度让企业成「AI原生组织」，如统一认知搭建底座、智能执行让AI成主力等，助力企业解决AI应用根本问题。
超越免训练剪枝：LightVLA引入可微分token剪枝，首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架，它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题，提出两大创新，在LIBERO实验中性能超经典模型，还实现推理加速。
任意骨骼系统的模型都能驱动？AnimaX提出基于世界模型的3D动画生成新范式
传统3D动画制作依赖骨骼绑定与关键帧编辑，成本高。现有自动化方法有局限。北京航空航天大学团队提出AnimaX框架，结合视频扩散模型与骨骼动画优势，支持任意骨骼拓扑，生成动画质量高、速度快，泛化能力强。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
越靠经验思考的岗位，越先被取代！OpenHex董舒：AI数字员工正在催生OPC一人公司
OpenHex董舒认为AI最大价值是替人出面干活，提出数字员工概念。他指出判断力密度高的岗位易被AI取代，中国服务业有发展机会。还辨析数字员工类型，介绍其平台OPS Agent，最后分享了数字员工相关Q&A。
基础模型又一关键拼图，腾讯混元发布训练新范式「无相」：引入功能性记忆，打破静态权重枷锁
腾讯混元团队发布HY - WU范式，打破静态权重束缚，引入功能性记忆，实时生成个性化参数。应用于图形编辑基模效果好，在图像编辑任务表现优秀，还对未来AI架构提出多方面展望。
RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。