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人工智能

3.5w内容  
聚合人工智能话题下，包括 机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的新闻资讯、前沿理论、技术知识、应用案例。
文章 博文帖子课程
共 3.5w 条
OpenAI奥特曼认错：我天生不适合管理公司
OpenAI希望成为人们的个人AI订阅服务，为了支持这一点，OpenAI还必须构建海量基础设施，最终使命在于构建对人们非常有用的AGI（通用人工智能）。

2025-10-10 09:07:44

OpenAI模型奥特曼
230个大模型在婴幼儿认知题上集体翻车！揭秘多模态大模型的核心知识缺陷
在归一化准确率对比中，多模态大模型在基础核心认知能力上普遍落后，差距往往达到两位数，即便规模更大也难以弥补。这是否意味着MLLM（多模态大模型）的先天认知结构中，缺少那些支撑早期人类学习的基础知识机制？

2025-10-10 09:06:15

大模型多模态MLLM
锐化与发现：大型推理模型中强化学习的七大核心争议
强化学习正深刻重塑大语言模型的推理能力，但其背后的基本原理与最佳实践仍迷雾重重。本文基于清华大学、上海 AI lab 等高等学府和研究机构发布的综述论文，系统解析RL for LRM领域的七大核心争议，穿透技术表象，为从业者构建坚实的认知框架。

2025-10-10 09:02:16

大型推理模型强化学习GRPO
从 “被动救火” 到 “主动预判”：用 NeuralProphet 搭建运维数据 AI 预测体系 原创 精选
NeuralProphet 非常好用，我们可以用NeuralProphet 模型来预测系统指标（CPU、内存、磁盘、网络）。那么如何用 NeuralProphet 这个模型呢， 我的思路也比较简单粗暴， 来看看吧。

2025-10-10 09:00:00

大模型系统指标AI预测体系
企业AI Agent如此困难的真正原因并不是人工智能
演示让AI​Agent看起来毫不费力。但真正的痛苦始于演示之后，当 AI 代理、工作流程、遗留系统和评估开始发挥作用时。

2025-10-10 08:41:13

AI AgentAI代理
智能体强化学习新SOTA！阿里通义联合提出在线过程奖励学习OPRL，兼容GRPO与PPO
大型语言模型（LLM）正越来越多地通过强化学习（RL）被训练为能够在交互环境中进行长周期推理与行动的自主智能体。

2025-10-10 08:33:49

智能体SOTA阿里通义
超越代码：用于AI工具，实现软件架构现代化 译文 精选
本文将探讨如何运用AI辅助实现软件架构现代化，结合具体示例展示AI如何协助达成这一目标，包括提供一致且正确的架构建议、帮助软件团队逐步从遗留系统的泥潭中抽身出来。

2025-10-10 08:00:00

AI工具软件架构提示词
大模型预训练：Pre-Training如何让模型变聪明
在神经网络权重初始化时，通常会选用较小的随机数，这些随机值可从均匀分布或正态分布中抽取。例如，一种常见做法是从 “均值为 0、标准差为 1/√n（n 为当前层的输入节点数）” 的正态分布中采样 —— 这种初始化方式的具体名称，会根据所选分布的方差差异，被称为 He 初始化、Glorot 初始化或 Xavier 初始化。

2025-10-10 07:48:12

大模型预训练初始化
全球AI视频大战升级！「中国版Sora」Vidu Q2参考生月底发布，能力对标Sora 2
三天登顶美区App Store，Sora 2用「Cameo客串」再造狂潮；可别忘了，更早提出「Reference参考生」的国产AI视频Vidu也即将在本月底升级Vidu Q2参考生功能。在一致性、运镜理解、动作连贯三大维度上，看看谁才是下一代AI视频的领航者？

2025-10-10 07:33:24

AI视频Vidu Q2Vidu
LIMI：仅78个样本如何重塑智能体训练范式？
当行业追逐更大模型、更多数据时，LIMI逆流而上，证明高质量示范的战略性精炼才是通往真正智能体的关键。这不仅是效率的胜利，更是思想的解放。

2025-10-10 05:00:00

智能体LIMILIMI
知识图谱真的可以增强通用人工智能GenAI吗
在本文中，我将讨论我所见所闻的一些最常见的误解，并探讨我所认为的这些误解背后的真相。与往常一样，这些只是我的经验和观点，因此我鼓励其他人在此发表评论，无论是支持还是反对。以下是人工智能、大模型、大语言模型、AI代理、通用人工智能的关系，以便我们更好的理解下文所述的内容。

2025-10-10 04:00:00

知识图谱通用人工智能GenAI
从零开始构建Semantic Kernel生产线优化系统：C#智能Agent开发实战
今天，我将带你用Semantic Kernel这个微软最新的AI编排框架，从零开始构建一个生产线智能优化系统。不仅仅是理论讲解，更有完整的代码实战，让你真正掌握AI Agent在工业场景中的应用精髓，这个项目实际意义不大，算是了解一个C#+AI集成逻辑。

2025-10-10 03:00:00

SemanticC#Agent
Tree-GRPO：树式搜索让小模型也能玩转多轮智能体
阿里巴巴AMAP与厦门大学联合提出Tree-GRPO，通过树式搜索将LLM智能体RL的预算效率与信号质量双双提升，为小模型执行复杂多轮任务开辟新路径。

2025-10-10 03:00:00

多轮智能体Tree-GRPOLLM
Video理解后训练综述：SFT、RL、TTS
GRPO因其可验证结果导向而成为视频推理的主流方法，避免了人工偏好数据的需求。成功的系统需要协同设计三要素：先进的策略算法、多维奖励函数和高质量数据集。

2025-10-10 02:15:00

SFTRLTTS
就它了！Claude Sonnet 4.5：AI编程与智能体的新王牌
想象一下，一个AI能不眠不休地工作超过30小时，持续自主完成任务！单次生成约1.1万行代码，200K的超大上下文窗口（最高输出128K tokens），这让它在处理超长任务和大规模项目时游刃有余。

2025-10-10 02:10:00

ClaudeAI编程智能体
谈谈人工智能成功的数据策略
在人工智能领域，数据不仅仅是一种资源，更是所有人工智能能力赖以构建的基础。数据的质量、数量和可访问性直接决定了哪些人工智能应用可行，以及这些应用的有效性。

2025-10-10 02:00:00

人工智能大数据数据架构
LMCache：最快的开源 LLM 推理服务引擎
LLMs老干重复的活儿。每次你给它一段文本，它都会构建一个叫KV cache（键值缓存）的东西。你可以把它想象成模型在读文本时做的笔记。

2025-10-10 02:00:00

LMCacheLLM键值缓存
Qwen3-Omni：打破模态壁垒的全栈式AI，文本、图像、音视频的全能处理者
Qwen3-Omni的价值不仅在于技术突破，更在于为开源社区提供了兼具性能与实用性的全模态底座。它以"不偏科"的性能、低延迟的交互、灵活的定制能力，打破了闭源模型在高端多模态领域的垄断。

2025-10-10 01:45:00

Qwen3-Omni全栈式AI
黄仁勋回应AMD“送股”OpenAI：很高明的交易，OpenAI现在还没钱给我付账
OpenAI目前与英伟达、AMD和甲骨文的AI计算交易总额已经轻松突破1万亿美元。而OpenAI本身预计到2029年之前都无法实现正向现金流，目前正在疯狂烧钱。

2025-10-10 01:33:00

AMDOpenAI黄仁勋
大模型推理的"慢思考"：训练数据如何决定模型的思维深度
你是否好奇，为什么有时候让大模型"多想一会儿"能得到更好的答案，而有时候反而会越想越错?OpenAI的o3和DeepSeek R1展示了惊人的推理能力，它们的秘密就在于测试时扩展(test-time scaling)——给模型更多时间去"思考"。但什么样的训练数据才能让这种"慢思考"真正有效?

2025-10-10 01:25:00

大模型训练数据OpenAI
什么是提示学习（Prompt Learning）？—— 一种以自然语言反馈驱动的LLM提示优化新范式
随着LLM应用从“通用场景”走向“垂直领域”，对提示的“精准性、适应性、可管理性”提出了更高要求。提示学习以“自然语言反馈”为核心，跳出了传统优化对“数值评分”“海量样本”“权重更新”的依赖，实现了“低成本、高效率、强适配”的提示调优。

2025-10-10 01:25:00

PromptLLM自然语言
8B模型为何能打败GPT-4o？UserRL揭秘“用户中心”Agent的三大训练法则
Salesforce AI Research提出UserRL框架，挑战“大模型即强交互”的固有认知。通过系统化实验，揭示了训练方法、奖励设计与用户模拟在塑造真正以用户为中心的智能体中的核心作用

2025-10-10 01:00:00

8B模型GPT-4oAgent
效率飙升 70%！Claude Code、Cursor、Codex 的 11 条开发神技
这不是理论。有时我会听到开发者抱怨：“Claude Code 很糟糕，OpenAI 好多了”，“不，Cursor 没用，完全不理解”，甚至更离谱的“Windsurf 不行，还是用 Codex 吧”——我真心觉得困惑，因为问题不在工具，而在于我们如何提问和提供的上下文。我记得去年用 Sonnet 3.5 就取得了惊人的成果。

2025-10-10 01:00:00

CursorCodexClaude
Meta已变，LeCun想走：审查加码后，科学家被流程困住
近日，科技媒体 《The Information》爆出消息：Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun在 9 月份曾认真考虑辞职。报道称，六位知情人士 指出 LeCun 对公司近月收紧研究审查政策感到挫败，因而动念离开。

2025-10-10 00:00:10

大语言模型LLM智能
AI赋能实战网络靶场：你的防御体系，准备好迎接“智能对手”了吗？
AI赋能的实战网络靶场，将成为未来网络安全防御的核心能力。它将帮助你把安全团队从被动的、人力的消耗战，转变为主动的、智能的、具备自适应进化能力的系统。

2025-10-10 00:00:00

AIAPT网络安全
黄仁勋：美国并不领先中国多远！回应AMD送OpenAI股权：挺妙！英伟达所有合作不排他、不封锁，半数员工资产过亿，会继续投资初创 原创 精选
10月8日晚，十几个小时前，英伟达 CEO 黄仁勋做客 CNBC 节目《Squawk Box》，讨论了英伟达与 OpenAI 的合作细节、他对 OpenAI 与 AMD 合作的看法、当前 AI 技术竞赛的格局、AI 技术的潜力，英伟达增长展望、中美之间的AI竞赛等等。

2025-10-09 18:02:37

黄仁勋OpenAI英伟达
谷歌杀入诺奖神殿，两年三冠五得主！世界TOP3重现贝尔实验室神话
谷歌在2025年再次成为诺贝尔奖焦点——继2024年后，相关科学家再度夺得物理学奖，使其两年内共收获三项诺奖、五位得主，成为继贝尔实验室与IBM之后，最具「诺奖基因」的科技企业。

2025-10-09 13:22:31

谷歌AI诺贝尔
NeurIPS 2025 Spotlight | 只需一条演示，DexFlyWheel框架让机器人学会「自我造数据」
近期，北京大学、哈尔滨工业大学联合 PsiBot 灵初智能提出首个自我增强的灵巧操作数据生成框架 ——DexFlyWheel。该框架仅需单条演示即可启动任务，自动生成多样化的灵巧操作数据，旨在缓解灵巧手领域长期存在的数据稀缺问题。

2025-10-09 13:19:47

AI机器人训练
700万参数击败DeepSeek R1等，三星一人独作爆火，用递归颠覆大模型推理
来自加拿大蒙特利尔三星先进技术研究所（SAIT）的高级 AI 研究员 Alexia Jolicoeur-Martineau 介绍了微型递归模型（TRM）。

2025-10-09 13:14:22

AI模型推理
备受Meta折磨，LeCun依旧猛发论文！新作：JEPAs不只学特征，还能精准感知数据密度
Yann LeCun团队新论文发现了自监督模型JEPAs（联合嵌入预测架构）的隐藏技能。

2025-10-09 13:11:20

AI模型训练
DeepCode：灵活的AI编程智能体 译文 精选
本文从基本概述出发，介绍了DeepCode 这一自动化AI 代码生成平台的三个典型模块，其多智能体架构、核心技术，以及如何安装并演练到典型项目中，并最终总结了其优劣势。

2025-10-09 11:36:57

DeepCodeAI编程智能体
Being-VL的视觉BPE路线：把「看」和「说」真正统一起来
北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出一种新的方法——Being-VL 的视觉 BPE 路线。

2025-10-09 10:53:49

AI视觉模型
机器人「看片」自学新技能：NovaFlow从生成视频中提取动作流，实现零样本操控
最近，来自布朗大学（Brown University）和机器人与人工智能研究所（Robotics and AI Institute，前波士顿动力人工智能研究所）的研究团队提出了一个全新的自动操作框架 NovaFlow。

2025-10-09 10:51:24

AI机器人训练
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
OpenAI o 系列、DeepSeek R1、Google Gemini 等这些以推理为核心的模型，都通过强化学习后训练来提升模型的推理能力，后训练正在成为 LLM 走向高阶智能的必经之路。

2025-10-09 10:47:38

AI模型训练
更大，还能更快，更准！蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T，刷新多项SOTA
Ling-1T给效率革命交了一份更贴近场景的答卷——万亿级储备，百亿级开销，产业级落地。规模、速度与推理精度，其实可以兼顾。

2025-10-09 10:42:18

AI模型开源
人工智能的部署位置决定了你的胜算
人工智能的出现带来了另一组基础设施需求。一是大语言模型 (LLM) 的成本，二是数据，它将为人工智能提供上下文。这相当于在已经昂贵的技术栈上又增加了一层，增加了新的基础设施成本、治理挑战和集成开销。

2025-10-09 10:28:36

人工智能数据平台大语言模型
哈佛CS博士月入4000，抢GPU搞科研！硅谷百万年薪挖人，学界疯狂逃离
AI人才大战正让学术界陷入前所未有的危机！博士生月津贴只有几千美元，却要面对硅谷百万年薪的诱惑；实验室为一块显卡焦头烂额，大厂却豪掷千亿买GPU。博士生本是科研与教学的支柱，如今却加速流向产业。教授担心学生半路跳槽，政府和高校的补救也远远跟不上。

2025-10-09 09:19:25

AI技术硅谷
少即是多：失败步骤比例才是思维链质量的关键
Meta最新研究揭示：有效思维链的关键不是“想得多”，而是“错得少”。失败步骤比例（FSF）成为预测推理准确率的最强指标，为AI推理质量评估与优化指明新方向。

2025-10-09 09:15:11

Meta有效思维链AI推理
谷歌加入CUA战场，发布Gemini 2.5 Computer Use：让AI直接操作浏览器
谷歌 DeepMind 携 Gemini 2.5 Computer Use 高调入场，不仅在多个基准测试上展示了领先的性能，也让 AI 智能体领域的竞争正式进入了白热化阶段。

2025-10-09 09:15:00

谷歌AI模型
开源RL框架Verlog来了，专为LLM智能体打造，400回合不成问题
Verlog 针对在构建长时程、多回合任务的 LLM Agent 时面临的若干核心工程挑战，提出了系统性的解决方案

2025-10-09 09:10:00

AI开源模型
不只是准确率：Meta 提出 Gaia2，评估智能体的效率、适应性与协作力
Meta Superintelligence Labs 推出 ARE 与 Gaia2，首次在异步、动态环境中系统评估智能体的适应性、时效性与协作能力，揭示“更强≠更实用”的深层矛盾，推动 AI 评估从实验室走向真实世界。

2025-10-09 09:09:55

MetaGaia2智能体
Sam Altman a16z最新采访：建立垂直整合的AGI帝国 ，Sora和能源
Sam Altman 详细阐述了他对公司未来、人工智能技术发展以及其社会影响的全面思考。

2025-10-09 09:08:00

AI技术AGI
Gemini 2.5 Pro能力再进化：谷歌推出专用计算机操作模型，让AI智能体丝滑接管UI交互
这是一款基于Gemini 2.5 Pro视觉理解与推理能力构建的专用模型，旨在赋予AI智能体（agent）与图形用户界面（GUI）直接交互的能力——就像人类一样进行点击、打字和滚动操作。

2025-10-09 09:06:00

谷歌AI模型
2025 · Agent 元年：AI 应用的主流化与产业拐点
作为 2025 年最受瞩目的技术之一，全球 AI Agent 市场规模已突破 50 亿美元，年增长率高达 40%。相关数据统计，过去 3 个月涌现的 Agent 产品，超过了去年全年的总和，2025 年可以称为 Agent 元年。

2025-10-09 09:05:14

AgentAI 应用主流化
谷歌大神出手，免费发布《智能体设计模式》，AI Agent开发的终极秘籍
近日，谷歌资深工程主管、杰出工程师 Antonio Gulli 在网上公开发布了自己的新书《Agentic Design Patterns（智能体设计模式）》。

2025-10-09 09:05:00

谷歌智能体开发者
赚100亿，烧1万亿！OpenAI算力神话：英伟达撒钱、AMD送股、全硅谷陪跑
2025年，OpenAI估值飙升至5000亿美元，超越SpaceX，成为全球估值最高的独角兽。其背后是一场以算力为核心的「AI军备竞赛」：未来十年将部署20GW算力，相当于20座核反应堆，投入规模达1万亿美元。那么问题来了，钱从哪里来？

2025-10-09 09:03:00

OpenAI算力模型
小心，AI依赖会让你变笨！吴恩达等专家教你如何正确使用AI
全人类对AI的依赖越来越严重了，这可能会为我们的大脑带来哪些影响？AI工具的正确打开方式是什么，才能尽可能避免给我们的认知带来负面影响？

2025-10-09 09:02:00

AI工具模型
重磅｜清华物理系传奇姚顺宇离职，不认同Anthropic，加入DeepMind
清华物理系传奇特奖得主 Yao Shunyu（姚顺宇）离开 Anthropic，加入 Google DeepMind。

2025-10-09 09:00:00

AIDeepMind模型
首个全自动AI科学家诞生！西湖大学最新成果：性能超越人类SOTA基线183.7%
最近，来自西湖大学的自然语言处理实验室发布了DeepScientist系统，这也是首个具有完整科研能力，且在无人工干预下，展现出目标导向、持续迭代、渐进式超越人类研究者最先进研究成果的AI科学家系统。

2025-10-09 08:40:55

AI科学家模型
AI框架是有上限的，知识工程却没有
Dify这样的低代码开发框架确实能够提供您开发AI应用所需的各种工作量能力，但是如果真的把流程碎片交给Dify，用平台的能力去整合，离业务实现总是差那么一口气。低代码平台是有能力上限的，你可以很快构建原型，但是无法突破其能力上限。

2025-10-09 08:19:09

AI框架知识工程
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