AI智能体训练数据混乱?ADP协议一统江湖,彻底解决碎片化难题

10小时前 高效码农

Agent数据协议(ADP):统一AI智能体训练数据的革命性方案 本文欲回答的核心问题 如何解决AI智能体训练中数据碎片化、格式不统一的根本性问题?ADP协议如何通过标准化表示语言,将分散在不同格式中 …

30%成功率背后:VitaBench如何颠覆AI智能体评估?

1天前 高效码农

🌱 VitaBench:重新定义真实世界AI智能体的评估基准 当最强大的AI模型在复杂多变的真实任务中成功率不足30%,我们该如何衡量并推进下一代智能体的发展? 1. 引言:为何我们需要重新思考智能体 …

告别金鱼脑!OpenMemory开源引擎让AI拥有可解释的长期记忆

4天前 高效码农

“ 一句话先答:它是一套完全开源、可自托管的“AI 长期记忆引擎”,让大模型像人类一样拥有可解释、可追踪、会遗忘、会反思的持久记忆,而不仅仅是 8 K 上下文的“金鱼脑”。 ” 本文欲回答的核心问题 …

🧠 当大模型开始“脑腐”:从论文到警钟的全景解读

9天前 高效码农

立场声明:本文立足于研究报道与技术观察视角,不代表任何厂商立场。文中观点基于公开研究与实验数据,部分推论带有前瞻性推测性质,已作显式标注。 一、事件起点:当“Brain Rot”从人类蔓延到AI 20 …

HoneyBee数据集曝光:250万CoT样本如何重塑VLM视觉推理?

14天前 高效码农

揭秘 VLM 推理的“数据炼金术”:HoneyBee 数据集与视觉-语言推理的黄金秘籍 🚀 引言:VLM 的“软肋”与 CoT 的呼唤 近来,AI 界被 GPT-4o、Gemini 2.5 这样的视觉 …

Qwen3-VL如何让AI真正看懂世界?视觉语言模型的革命性突破

15天前 高效码农

Qwen3-VL完全指南:让AI真正”看懂”世界的技术革命 你递给AI一张截图,它不仅能描述内容,还能操作界面、生成代码,甚至告诉你视频第23分钟发生了什么——这不是科幻,而是 …

小模型竟成大模型严师?LightReasoner让AI推理暴涨28%

16天前 高效码农

想象一下,你正盯着一个数学难题,身边坐着一位哈佛数学教授(大模型),他聪明绝顶却总在关键步卡壳;突然,一个小学生(小模型)凑过来,轻描淡写地说:“叔叔,这里不对,得这么算。”教授眼睛一亮,茅塞顿开—— …

揭秘AI记忆引擎:谷歌ReasoningBank如何让AI学会自我进化与反思学习

17天前 高效码农

——从短期任务执行者到自我进化的智能体 引言:当 AI 还不会“记仇”,它就永远学不会成长 想象这样一个场景: 你用一个智能 AI Agent 来自动化网页操作。它昨天刚学会登录后台、批量导出报表,今 …

🚀 Ling-1T:当AI开始“非思考”——高效推理的新时代

20天前 高效码农

“ 关键词:Ling-1T、非思考模型、Evo-CoT、高效推理、FP8 训练、MoE 架构、AI模型优化、Hugging Face、ModelScope 一、AI,不再“思考”的那一天 几乎所有人都 …

700万参数小模型击败千亿AI?TRM如何用递归推理颠覆行业认知

20天前 高效码农

在AI模型规模膨胀至万亿参数的时代,一个仅相当于两张手机照片大小的模型,正在ARC-AGI挑战赛上击败包括DeepSeek-R1、Gemini 2.5 Pro在内的众多庞然大物。 “更大就一定更好吗? …

TimesFM-ICF震撼发布:解锁时间序列预测的少样本学习革命

27天前 高效码农

解锁时间序列预测的未来:TimesFM-ICF 如何让基础模型成为“即插即用”的少样本学习者 嘿,朋友们!想象一下,你是一家电商公司的数据分析师,正盯着成堆的销售数据发愁。明天的新品上架,你需要预测库 …

Holo1.5模型全面解析:计算机使用代理的未来已来

1个月前 高效码农

探索 Holo1.5:构建计算机使用代理的基础模型 你有没有想过,AI 如何能接管电脑屏幕上那些繁琐的任务,比如点击按钮或填写表单,只需“看”一眼屏幕内容?这就是 Holo1.5 这类模型的用武之地。 …

BentoML llm-optimizer:彻底改变大语言模型推理性能调优的开源工具

1个月前 高效码农

在大语言模型(LLM)推理部署的过程中,许多开发团队面临一个共同难题:如何在不依赖繁重的手动试错的情况下,为延迟、吞吐量和成本找到最优配置?BentoML 最新发布的 llm-optimizer 正是 …

扩散语言模型强化学习新纪元:TraceRL框架如何实现数学推理突破?

1个月前 高效码农

Revolutionizing Reinforcement Learning for Diffusion Language Models: Introducing TraceRL and TraDo …

Klear-46B-A2.5B混合专家模型:2.5亿激活参数如何实现算力革命?

1个月前 高效码农

Klear-46B-A2.5B:高效能混合专家模型详解 一、模型核心特性解析 1. 混合专家架构创新 Klear-46B-A2.5B采用独特的混合专家(MoE)架构,在保持460亿总参数规模的同时,通 …

破解LLM难题:AggLM如何用强化学习超越多数投票

1个月前 高效码农

大型语言模型中的解决方案聚合:多数投票并非总是正确 大家好,如果你对大型语言模型(LLM)感兴趣,想知道如何让它们在解决复杂问题时更聪明一些,那你来对地方了。最近我一直在思考这个问题,特别是通过生成多 …

Memori记忆引擎:为大型语言模型注入类人记忆的革命性技术

1个月前 高效码农

Memori:为大型语言模型构建类人记忆的智能引擎 前言:当AI学会记忆 想象一下这样的场景:当你与AI助手讨论项目需求时,它记得你上周提到的技术栈偏好;当你咨询代码问题时,它了解你正在使用的框架版本 …

为什么强化学习微调‘忘性’更小?RL’s Razor原理与实战全解析

1个月前 高效码农

为什么强化学习微调“忘性”更小?一篇说透 RL’s Razor 原理与实战 核心问题:同样把模型微调到一个新任务,为什么强化学习(RL)比监督微调(SFT)更能保住老本? 一句话答案:RL …

大规模多模态模型能看懂网络漫画幽默吗?PixelHumor数据集揭秘AI笑点盲区

1个月前 高效码农

目录 引言 为什么研究“漫画幽默” PixelHumor 数据集的诞生 数据来源 幽默风格分类 标注流程 数据分析 实验设计与任务设置 幽默识别 幽默分类 幽默解释 顺序识别 实验结果 识别幽默:容易 …

解锁多模态AI新能力:使用Unsloth进行视觉强化学习训练

1个月前 高效码农

引言 在人工智能快速发展的今天,视觉与语言相结合的多模态模型正成为技术前沿的热点。无论是解析复杂图表中的数学问题,还是理解图像中的语义内容,这些模型都展现出了令人惊叹的能力。然而,训练这类模型通常需要 …