「AI模型训练」共找到 14024 篇相关文章
奥特曼亲自点名：他定义了OpenAI的技术路线，却几乎没人知道他是谁
2026年7月28日，Altman在播客推Alec Radford至台前，称其为领域重要却鲜为人知的研究者。他主导GPT、CLIP、Whisper等研发，为AI发展贡献大。2024年他离开OpenAI，此后发布Talkie，持续探索模型能力来源。
不止修bug：Agentic Coding评测走向复杂feature交付新阶段
中国科学院自动化研究所联合华为提出 FeatureBench，构建端到端基础设施并开源。它从单元测试出发构造评测任务，引入多种机制保障任务可执行、可验证，能有效区分模型能力，还提供易用的评测流程。
清华刘知远团队论文：最小化结构改动，短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026
大语言模型发展中，上下文长度成关键瓶颈，主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》，提出可切换注意力框架，为长上下文研究提供新思路。
本周推荐的6个超级6的Github开源项目！
本文推荐6个超棒的Github开源项目。有强大的数据可视化工具Perspective；能“隐身”的AI桌面助手Glass；性能超GPT - 4o、Gemini的轻量国产OCR项目MonkeyOCR等，各有特色与优势。
两周干成一天！毕马威用100页Prompt落地企业Agent
毕马威打造税务AI助手TaxBot，将两周的专业咨询工作缩至一天，效率提升超10倍。其构建KPMG Workbench平台，集成多模型，用100页Prompt指导学习，未来或采用Agent Runtime服务。
DeepSeek悄悄开源LPLB：用线性规划解决MoE负载不均
昨天，DeepSeek 在 GitHub 上线新代码库 LPLB 解决 MoE 负载不均。它利用线性规划算法优化专家并行工作负载分配，能处理动态波动，但也存在忽略非线性成本等局限，对 MoE 架构训练加速有参考价值。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
LLM抢人血案：强化学习天才被挖空，一朝沦为「无人区」！
斯坦福AI+CS博士Joseph Suarez回顾强化学习历史，指出其曾因学术短视、学界追名逐利走向衰落。如今他坚持用小模型从零开始的RL，重建标准，让研究速度和效果大幅提升。
当「提示词工程师」开始像制片人一样思考，Seedance 2.0 Skill OS 深度解析！
AI 视频工具圈存在模型强但使用方式单一、信息孤岛和提示词‘玄学化’问题。`seedance - 2.0` 仓库搭建‘操作系统’，将‘提示词’升级为可审计制作流程，还给出各岗位产出表和使用方式。
更多非共识，Test-time Scaling 能否一直大力出奇迹？
机器之心PRO会员通讯解读三个AI业内要事，包括Test - time Scaling非共识、Skills与MCP谁是大模型的HTTP时刻、OpenAI打造最强平台等问题，探讨流行路线局限、Scaling改进方向等。