「AI大模型开发」共找到 14130 篇相关文章
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升，还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式，及平衡成本等方面的经验。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。
Cursor CEO：拉开人与人之间差距的，是品位！
文章总结了Cursor CEO Michael Truell接受访谈的观点，包括未来写代码会落后、AI瓶颈在哪、Cursor自建编辑器原因、小众软件机会、品味的重要性，还提及Cursor的PMF和护城河，推荐看访谈视频。
Java 世界的 MCP：将架构策略应用于 LLM 集成
文章指出大语言模型成企业架构组件，但当前集成脆弱。MCP 引入标准化方法，其 Java SDK 重要。文中介绍 MCP 架构、特点，分析其与原生工具调用的权衡，还通过案例展示应用，最后说明适用场景。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。
关于机器人数据，强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章
训练大模型难度随规模和应用拓展而增加，所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高，研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合，认为鱼和熊掌不可兼得，替代数据有局限。
Sam Altman：大的要来了
本文分享Sam Altman最新采访核心要点，解读OpenAI战略。谈及疯狂搞基建原因、发展方向、ChatGPT接入APP模式及Sora成功启发，认为未来12 - 18个月AI需求或爆发。
从 LLM 到 World Model：为什么我们需要能理解并操作世界的空间智能？
文章指出 LLM 仅靠语言不足以支撑真正智能，构建空间智能与世界模型成关键方向。2024 年李飞飞等创立 World Labs，11 月推出 3D 世界生成模型 Marble，本文探讨空间智能重要性及世界模型如何成转变基础设施。
豆包19亿次互动背后的技术真相：春晚级体验是如何炼成的？
2026 年春晚 AI 元素亮眼，豆包 AI 互动达 19 亿次。火山引擎作为独家 AI 云合作伙伴，用智能视频云等技术打造节目效果，解决视频画质、空间逻辑、机器人互动延迟等难题，还保障全民互动和实时字幕。
突发！Meta砸数百亿收购Manus，肖弘将出任 Meta 副总裁
北京时间12月30日，Meta宣布全资收购新加坡AI初创公司Manus，金额达数十亿美元。Manus创始人肖弘将出任Meta副总裁，其核心技术团队并入Meta AI部门。这揭开了Meta豪赌AI的野心，也标志智能体赛道进入‘巨头收割期’。