「测试时训练」共找到 3971 篇相关文章
斯坦福提出新的RL范式,让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式,让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战,为AI代理发展指明方向。
社区供稿丨Jina-VLM:可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM,在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化,连接视觉与语言基座,处理问答等任务,对硬件要求低,多项测试表现优,还介绍架构、训练策略和上手方式。
文心X1.1三大能力狂飙,海内外实测还挺惊艳!
9日WAVE SUMMIT深度学习开发者2025大会上,文心大模型X1.1发布,事实性、指令遵循、智能体能力显著提升,多项测试表现佳。它能做到知识一致,精准遵循指令,智能体解决问题出色,代码、数学、多模态能力也有进化,得益于迭代式混合强化学习训练框架。
微软正式发布 Agent Framework Harness 和 Hosted Agents
2026年4月2日微软发布Agent Framework 1.0版本,Build 2026大会上相关组件进入稳定发布阶段,后Harness和Foundry Hosted Agents正式发布,解决构建和运行时问题,还介绍其功能、优势等。
Jina Code Embeddings: 为高质量代码搜索而生的0.5B/1.5B向量模型
本文介绍了 Jina AI 开源的代码向量模型 `jina-code-embeddings`,含 0.5B 和 1.5B 规模,有 GGUF 量化版本。它性能顶尖,支持多任务与 15 种语言,还介绍了训练方案、使用方法等。
字节清华智能体自动写CUDA内核,比torch.compile加速2.11倍
字节Seed与清华AIR团队开源CUDA Agent,在GPU内核优化基准KernelBench上成绩优异。它是大规模智能体强化学习系统,训练数据经多阶段构建,分阶段训练,全面超越商业模型,还开源了训练数据集。
开源AI黑客Agent,自动检查代码漏洞并修复,离AI编程的全流程自动化不远了。
开源的AI Agent能自动查代码漏洞并修复,是集自动化渗透等功能于一体的安全测试平台。Strix作为开源AI安全测试工具,无需手动渗透测试,支持多类型安全评估,功能强大。
把 MiniMax M2.7 扔进真实业务里:它替我省了 BI 和程序员的钱
作者测试 MiniMax M2.7,用含复杂数据的 Excel 测试其办公能力,让其开发管理系统验证工程能力,还测试 MaxClaw 多步骤 Agent。结果显示它表现出色,但处理复杂事件仍待优化。
Cursor Composer 2.5 拆解:最强大的 RL 环境,就是你自己的产品
今年5月,Cursor推出Agentic编程模型Composer 2.5,相比前代能力更强、成本效率更高。Cursor研究负责人认为最强大的RL环境就是自己的产品,文中还介绍了Composer 2.5训练方式、面临的挑战及解决办法等。
SOP:具身智能在线进化新范式,为大规模真实世界部署而生
智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统,将VLA后训练重构为“在线、集群、并行”,可即插即用后训练算法。它有高效探索、缓解偏移等优势,实验显示能提升性能、效率,突破VLA瓶颈。