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比DeepSeek、o1高3倍！首创无服务器强化微调，只需十几个数据点
今天凌晨，知名大模型训练、开发平台Predibase发布了，首个端到端强化微调平台（RFT）。与传统的监督式微调相比，RFT不依赖大量的标注数据，而是通过奖励和自定义函数来完成持续的强化学习，同时支持无服务器和端到端训练方法，从数据管理、训练模型到应用部署可以在同一个平台全部完成。也就是说，你只需要一个浏览器，设定微调目标、上传数据、就能完成以前非常复杂的大模型微调流程。在线体验地址：https:predibase.comreinf...DeepSeekAI模型奥特曼采访回应“偷走”吉卜力！GPT4o大爆炸；套壳OpenAI也能成为大生意；今年AI可以帮编程提效10倍！
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社区头条整理伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）刚刚，奥特曼又有了一个新采访！干货满满。在这场访谈中，OpenAICEO奥特曼接受了印度博主兼开发者VarunMayya的专访，聊到了多个当前AI技术从业者最关心的话题：包括最近火爆出圈的GPT4o图像生成能力、PromptEngineer是否真的值得存在、Agent的落地路径等等，甚至还有他本人对AI带来失业焦虑的思考。画个重点，本次采访亮点有：GPT4o爆火，“现在生成的图像数量远远超过了我原本以...奥特曼GPT4oOpenAIMeta坐不住了！高管辟谣：Llama4没刷榜！训练没有使用测试集！模型稳定实现需要时间，bug正在修
原创 社区头条编辑伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）Meta的辟谣来了！——没刷榜、模型稳定部署需要时间。昨日，Llama4收到许多网友实测后的“差评”，加之自称内部员工的人在国内论坛上爆料Meta作弊，一时间流言四起。这下Meta的高管们坐不住了，今天Meta的生成式AI副总裁AhmadAlDahle在X平台上表示该传言“完全不属实”，他先是象征性地夸了一句Llama4，然后话锋一转开始辟谣：“话虽如此，我们也收到了关于在不同服务中模型表现质...MetaLlama4模型反击DeepSeek失败！Llama 4效果不好，Meta承认有问题
精华 社区头条今天凌晨1点半，Meta生成式AI领导者AhmadAlDahle在社交平台发布了一篇长文，对前天刚开源的Llama4质疑进行了官方回应。Ahmad表示，Llama4一开发完就发布了，所以，不同服务中模型质量难免会有一些差异。Meta很快会修复这些漏洞提升性能。同时否认在测试集上进行了预训练。但Meta在官网发布时特意点名DeepSeek，说他们新开源的Llama4Maverick在代码能力可以比肩其新开源的V3模型，国内不少知名媒体也以此为噱头来写标题。现在看...DeepSeek模型AI大语言模型（LLM）是如何思考的？讲讲推动下一代人工智能推理的五种途径
原创 社区头条大语言模型（LLMs）最早时期只是具备自动完成的功能，迄今为止，进步巨大，与当初已经不可同日而语。然而，仅仅是生成流畅的文本并不足以体现真正的智能——真正的智能是需要推理能力的。这意味着，大语言模型需要能够解决数学问题、能够调试代码、能够得出合乎逻辑的结论，还要能够检查和改正自身的错误。通常而言，现代大语言模型的训练目标往往是预测下一个词语是什么，而不是去思考。那么，它们是如何突然变得非常擅长推理...大语言模型LLM人工智能人工智能与人性关怀碰撞，AI 的心理健康服务是未来蓝图
心理健康问题正日益成为全球性挑战。它不仅影响个人的幸福感和生活质量，还对社会的可持续发展构成潜在威胁。全球范围内，每八个人中就有一人深受心理健康问题的困扰，而这一比例在现代社会的压力下还在逐渐上升。尽管公众对心理健康的重视有所增加，心理支持服务的可及性却仍然受到限制，尤其是对处于弱势群体中的人来说，专业资源更是稀缺。这种供需之间的矛盾催促人们寻找创新且可扩展的解决方案，以填补传统心理健康服务所...人工智能LLMs心理健康Llama4 刚开源就要被网友玩坏了！
社区头条Llama4（家族）发布并重回开源榜Top1，我梳理了Llama4第一手效果实测（编码、多模态、长上下文，啥啥都不行？）、本地部署、体验link：一、Llama4实测（真是水平如何）strawberry中有几个r，回答：2个R9.9与9.11哪个大“Llama4”反着输出结果：4amallL表格抽取，extractSwinTTNTS、Transformer'sThroughputLlama4给出了SwinV2T的结果Llama4编程，Llama4Maverick——Python六边形测试失败来自karminski的Llama4编程能力真是总结...Llama4开源部署《基础代理的进步与挑战，从大脑启发智能到进化、协作和安全系统》第一部分：智能代理的核心组件
人工智能领域正迎来一场从被动工具到主动智能的革命，而这一趋势的核心推手便是基础代理（FoundationAgents）的崛起。基础代理不仅是现有大语言模型（LLMs）和多模态模型（LMMs）的延续，更是迈向类人智能系统的重要里程碑。它们以强大的感知、决策和执行能力，试图在认知和行动中复制甚至超越人类智能。这一切离不开脑启发智能（BrainInspiredIntelligence）的重要推动。研究人员从人类认知体系中汲取灵感，模拟大脑在感知、记...大脑协作智能代理大模型的能力和大模型应用
原创“目前大模型技术发展的如火如荼，但关于大模型的应用大家都在摸着石头过河。”目前大模型技术发展的如火如荼，但关于大模型的应用大家都在摸着石头过河；技术人员不知道大模型技术应该怎么使用，产品和业务人员又不知道大模型能干啥。但我们要贯彻一个理念——技术只是工具，我们只是利用工具来解决问题。既然技术就是一个工具，因此我们就需要从两个方面来理解工具：1.工具的能力2.工具的应用大模型的能力与应用在上一篇文章...大模型大模型应用MCP 架构设计案例剖析：Nacos MCP Registry 实现存量应用接口升级 MCP 协议
原创ModelContextProtocol（MCP）模型上下文协议（如下图所示）是Anthropic发布的一种标准化协议，使得Agent智能体应用可以方便快捷地与下游异构的数据或者工具进行交互，还不熟悉的同学可以看下这两篇文章《王炸！MCP架构设计深度剖析&使用SpringAI+MCP四步教你实现Agent智能体开发》、《MCP架构设计演进：从LocalMCPServer到RemoteMCPServer开源架构设计实现》。最近，两大关键事件标志着MCP已从事实标准...MCP架构Agent智能体从0到$2500万ARR：Lovable如何用LangSmith实现AI智能体高效监控与调试？
Lovable：用AI颠覆传统软件开发Lovable.dev是一个革命性的AI驱动平台，允许用户无需编写代码即可构建和发布高质量的软件v1版本。其核心功能包括：对话式开发：用户通过聊天快速构建网站和Web应用，例如集成身份验证、数据存储等功能。无缝集成：支持GitHub、Supabase等工具，实现一键部署。效率飞跃：相比传统编码，开发速度提升20倍。然而，随着用户量激增，Lovable面临一个关键挑战：如何高效监控和调试其AI智能体的交互？Lan...AI智能体LangSmith大模型系列：一文汇总16个深度语言模型代表工作
在这一节，重点展开为大家梳理在大模型之前的GPT、BERT等深度语言模型的发展过程。在大模型之前，预训练语言模型是NLP中的核心，在pretrainfinetune这一阶段的NLP发展中发挥着举足轻重的作用。预训练语言模型的无监督训练属性，使其非常容易获取海量训练样本，并且训练好的语言模型包含很多语义语法知识，对于下游任务的效果会有非常明显的提升。本文首先介绍预训练语言模型的里程碑方法，然后进一步介绍针对预训练语言模型中的...语言模型EMLo大模型展示的推理过程可信吗？Anthropic这项研究给出了一些答案
最近，以deepSeekR1为代表的推理模型成为热点，他们可以展示自己的思考过程，一步步解决复杂的问题，让原本黑盒模型变得具有可解释性，同时也为AI安全研究提供了窗口，便于发现潜在的不良行为。但一个核心问题是：我们能相信AI思维链中呈现的内容吗？理想的思维链应既易懂又“忠诚”（Faithful），即真实反映模型的思考过程。然而，现实中我们无法保证这一点。模型可能无法用人类语言完全表达其内部决策，甚至可能故意隐藏部分...大模型Anthropic推理模型哈佛大学：高维回归中的Scaling Law是重整化的自然结果
社区头条《高维回归中的缩放和重整化》【文献1】由哈佛大学物理系、脑科学中心、工程与应用科学学院、自然与人工智能研究所多位学者共同撰写，将随机矩阵理论和自由概率用于理解高维岭回归模型的缩放与重整化行为。一、背景知识1.岭回归（RidgeRegression）一种线性回归技术，损失函数中加入L2正则化项，防止过拟合并提高泛化能力，特别适用于自变量高度相关的情况。2.随机特征模型（RandomFeatureModel）一种用于高维数据建模和机器学...ScalingLaw优化揭秘AI内部机制：AI理解的重大突破
Anthropic连发两篇相互关联的大模型内部机制研究报告【文献1、文献2】：构建了AI“显微镜”，并用它追踪了大模型思维，这是继去年揭秘大模型黑盒之后的重大进展。【文献1】构建了替代模型（replacementmodel）作为AI“显微镜”通过这个替代模型，亦步亦趋的捕获针对每一个提示语的归因图（attributiongraph）归因图用于描述模型在特定输入提示下生成目标词元输出时所经历的推理步骤。归因图的边表征节点间的线性影响关系，节...AI内部机制自然语言融合语言模型的多模态大模型研究
近年来，大语言模型（Largelanguagemodel,LLM）取得了显著进展。以ChatGPT为代表的LLM在自然语言任务上展现出惊人的智能涌现能力。尽管LLM在很多推理任务上表现出前所未有的接近人类的性能，但是单纯的LLM只能处理文本类任务。与此同时，在大规模数据集上预训练的视觉基础模型也在快速发展。尽管在视觉领域还没有出现“ChatGPT时刻”，但是预训练视觉基础模型已经可以在很多真实视觉场景、数据集上表现出优秀的零样本、少样本性...语言模型多模态大模型大神卡帕西强烈推荐：通过做项目来学习，坚持“1万小时定律”
我们似乎正步入一个全新的计算范式，类似于计算机技术在1980年代的转型。我们正在进入的新范式，大语言模型就像CPU一样，使用Token而不是字节，并且有一个上下文窗口而不是RAM，这就是大语言模型操作系统（LargeLanguageModelOS,LMOS）。随后在18分钟左右的演讲中，Karpathy分享了从15年前初次接触人工智能至今的感受。过程中还回顾了在OpenAI的经历，描述了公司从八个人在公寓里工作到如今成为市值近千亿美元的行业巨头。不过...模型计算机Agent不会在2025爆发
原创 社区头条作者云昭大模型已经在聚光灯下狂奔了28个月，时至今日，Agent已经被成为了包括黄仁勋、奥特曼、李彦宏、周鸿祎、吴泳铭等一众科技大佬在内备受期待的2025爆发品。可正如不久前“朱啸虎不太看好机器人赛道”一般，Agent赛道同样也存在着一场泡沫之下的非共识。1.巨头争相较量，市场异常冷谈我们先从企业内部的Agent来看下。进入去年下半年以来，大洋两岸的软件巨头对AIAgent的投入越发显得激进。2024年9月，全球SaaS巨头Salesfor...AgentC端OpenAI基于 DeepSeek GRPO 的 1.5B Rust 代码生成模型训练实战
原创编者按：群组相对策略优化（GRPO）如何让小型专用模型在特定任务上实现性能提升？我们今天为大家带来的这篇文章展示了如何使用GRPO，训练一个仅有1.5B参数的Rust代码生成模型，实现性能大幅提升。文章详细介绍了作者基于Qwen2.5Coder1.5BInstruct模型使用GRPO技术进行训练的实践经验。作者选择Rust语言作为实验对象，利用其严格的编译器和完善的工具链作为反馈机制，构建了一套基于格式验证与Cargo的奖励函数。通过单次GRPO训练...GRPOLLMsTypeScript版LlamaIndex来袭！用Agentic RAG构建智能AI代理，效率与隐私双提升！
原创想象一下，有一个私人研究助手不仅能理解你的问题，还能智能地决定如何找到答案。对于某些问题，它会深入你的文档库中查找答案，而对于其他问题，它则会生成富有创意的回应。这听起来是不是很酷？其实，这一切都可以通过使用AgenticRAG（检索增强型生成）和LlamaIndexTypeScript系统来实现。无论你是想创建一个文献分析系统、技术文档助手，还是任何知识密集型应用，本文介绍的方法都将为你提供一个实用的基础框架。接下来，我...LlamaIndexAgentic RAGAI代理
