「对抗协作学习」共找到 1886 篇相关文章
对话心资本吴炳见：我不问AI创业的“终局”｜甲子光年
本文是对心资本合伙人吴炳见的访谈。他2022年底All in AI，分享投资理念，如共鸣时投资、关注当下问题；分析AI发展阶段、应用情况，认为Agent是核心应用形态；还谈及投资案例、学习方式及经验复用与摒弃等。
刚刚，DeepSeek最新发文！V3/R1训练细节全公开，信息量巨大
网信办新规生效，DeepSeek回应，标注AI生成内容，公开V3/R1训练细节。介绍训练分预训练和优化训练，深挖数据使用，还谈及推理、开源情况，也提到对抗AI幻觉与滥用风险的措施。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
OpenAI新模型，被曝秘密训练中！万字硬核长文直指o4核心秘密
SemiAnalysis爆料，OpenAI正训练规模介于GPT - 4.1和GPT - 4.5间的新模型，下一代推理模型o4基于GPT - 4.1训练。强化学习成推理模型进步功臣，但面临基础设施瓶颈，奖励函数难定等问题。
两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
Eino ADK：一文搞定 AI Agent 核心设计模式，从 0 到 1 搭建智能体系统
大语言模型发展下，Agent成AI落地主流，但传统开发有痛点。Eino ADK为Go开发者提供智能体开发框架，解决核心难题，还介绍了Agent功能、ADK模式、构建方法及多Agent协作场景等。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
特征工程、模型结构、AIGC——大模型在推荐系统中的3大落地方向｜文末赠书
文章指出大模型在三个层次改变推荐系统，一是改变“知识学习”方式，带来知识输入革命；二是改变“智能体”结构，探索推荐模型新范式；三是创造“新世界”，实现个性化内容生成。还介绍了相应落地应用及对从业者的建议。
百度文库网盘，押注工作流里的超级智能｜甲子光年
4月27日百度文库网盘在AI DAY发布通用智能体GenFlow4.0，展示融合OpenClaw新进展。它让AI介入办公软件，引入Agent参与团队协作，从单兵作战到全向协同，解决办公中间工作，靠数据、系统和用户验证构建系统工程。
首个AI同事正式「入编」！CES 2026超级组织引爆
2026 CES大会上AI成核心主题，出门问问带来TicNote家族‘全家桶’。TicNote Cloud以项目为核心，让AI成团队协作者，其搭载的Shadow AI 2.0能力升级，配合硬件构建端到端工作流，开启协作4.0时代。