AI.x社區
- 登錄/注冊
比DeepSeek、o1高3倍！首創無服務器強化微調，只需十幾個數據點
今天凌晨，知名大模型訓練、開發平臺Predibase發布了，首個端到端強化微調平臺（RFT）。與傳統的監督式微調相比，RFT不依賴大量的標注數據，而是通過獎勵和自定義函數來完成持續的強化學習，同時支持無服務器和端到端訓練方法，從數據管理、訓練模型到應用部署可以在同一個平臺全部完成。也就是說，你只需要一個瀏覽器，設定微調目標、上傳數據、就能完成以前非常復雜的大模型微調流程。在線體驗地址：https:predibase.comreinf...DeepSeekAI模型奧特曼采訪回應“偷走”吉卜力！GPT4o大爆炸；套殼OpenAI也能成為大生意；今年AI可以幫編程提效10倍！
原創
社區頭條整理伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）剛剛，奧特曼又有了一個新采訪！干貨滿滿。在這場訪談中，OpenAICEO奧特曼接受了印度博主兼開發者VarunMayya的專訪，聊到了多個當前AI技術從業者最關心的話題：包括最近火爆出圈的GPT4o圖像生成能力、PromptEngineer是否真的值得存在、Agent的落地路徑等等，甚至還有他本人對AI帶來失業焦慮的思考。畫個重點，本次采訪亮點有：GPT4o爆火，“現在生成的圖像數量遠遠超過了我原本以...奧特曼GPT4oOpenAIMeta坐不住了！高管辟謠：Llama4沒刷榜！訓練沒有使用測試集！模型穩定實現需要時間，bug正在修
原創 社區頭條編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）Meta的辟謠來了！——沒刷榜、模型穩定部署需要時間。昨日，Llama4收到許多網友實測后的“差評”，加之自稱內部員工的人在國內論壇上爆料Meta作弊，一時間流言四起。這下Meta的高管們坐不住了，今天Meta的生成式AI副總裁AhmadAlDahle在X平臺上表示該傳言“完全不屬實”，他先是象征性地夸了一句Llama4，然后話鋒一轉開始辟謠：“話雖如此，我們也收到了關于在不同服務中模型表現質...MetaLlama4模型反擊DeepSeek失敗！Llama 4效果不好，Meta承認有問題
精華 社區頭條今天凌晨1點半，Meta生成式AI領導者AhmadAlDahle在社交平臺發布了一篇長文，對前天剛開源的Llama4質疑進行了官方回應。Ahmad表示，Llama4一開發完就發布了，所以，不同服務中模型質量難免會有一些差異。Meta很快會修復這些漏洞提升性能。同時否認在測試集上進行了預訓練。但Meta在官網發布時特意點名DeepSeek，說他們新開源的Llama4Maverick在代碼能力可以比肩其新開源的V3模型，國內不少知名媒體也以此為噱頭來寫標題。現在看...DeepSeek模型AI大語言模型（LLM）是如何思考的？講講推動下一代人工智能推理的五種途徑
原創 社區頭條大語言模型（LLMs）最早時期只是具備自動完成的功能，迄今為止，進步巨大，與當初已經不可同日而語。然而，僅僅是生成流暢的文本并不足以體現真正的智能——真正的智能是需要推理能力的。這意味著，大語言模型需要能夠解決數學問題、能夠調試代碼、能夠得出合乎邏輯的結論，還要能夠檢查和改正自身的錯誤。通常而言，現代大語言模型的訓練目標往往是預測下一個詞語是什么，而不是去思考。那么，它們是如何突然變得非常擅長推理...大語言模型LLM人工智能人工智能與人性關懷碰撞，AI 的心理健康服務是未來藍圖
心理健康問題正日益成為全球性挑戰。它不僅影響個人的幸福感和生活質量，還對社會的可持續發展構成潛在威脅。全球范圍內，每八個人中就有一人深受心理健康問題的困擾，而這一比例在現代社會的壓力下還在逐漸上升。盡管公眾對心理健康的重視有所增加，心理支持服務的可及性卻仍然受到限制，尤其是對處于弱勢群體中的人來說，專業資源更是稀缺。這種供需之間的矛盾催促人們尋找創新且可擴展的解決方案，以填補傳統心理健康服務所...人工智能LLMs心理健康Llama4 剛開源就要被網友玩壞了！
社區頭條Llama4（家族）發布并重回開源榜Top1，我梳理了Llama4第一手效果實測（編碼、多模態、長上下文，啥啥都不行？）、本地部署、體驗link：一、Llama4實測（真是水平如何）strawberry中有幾個r，回答：2個R9.9與9.11哪個大“Llama4”反著輸出結果：4amallL表格抽取，extractSwinTTNTS、Transformer'sThroughputLlama4給出了SwinV2T的結果Llama4編程，Llama4Maverick——Python六邊形測試失敗來自karminski的Llama4編程能力真是總結...Llama4開源部署《基礎代理的進步與挑戰，從大腦啟發智能到進化、協作和安全系統》第一部分：智能代理的核心組件
人工智能領域正迎來一場從被動工具到主動智能的革命，而這一趨勢的核心推手便是基礎代理（FoundationAgents）的崛起。基礎代理不僅是現有大語言模型（LLMs）和多模態模型（LMMs）的延續，更是邁向類人智能系統的重要里程碑。它們以強大的感知、決策和執行能力，試圖在認知和行動中復制甚至超越人類智能。這一切離不開腦啟發智能（BrainInspiredIntelligence）的重要推動。研究人員從人類認知體系中汲取靈感，模擬大腦在感知、記...大腦協作智能代理大模型的能力和大模型應用
原創“目前大模型技術發展的如火如荼，但關于大模型的應用大家都在摸著石頭過河。”目前大模型技術發展的如火如荼，但關于大模型的應用大家都在摸著石頭過河；技術人員不知道大模型技術應該怎么使用，產品和業務人員又不知道大模型能干啥。但我們要貫徹一個理念——技術只是工具，我們只是利用工具來解決問題。既然技術就是一個工具，因此我們就需要從兩個方面來理解工具：1.工具的能力2.工具的應用大模型的能力與應用在上一篇文章...大模型大模型應用MCP 架構設計案例剖析：Nacos MCP Registry 實現存量應用接口升級 MCP 協議
原創ModelContextProtocol（MCP）模型上下文協議（如下圖所示）是Anthropic發布的一種標準化協議，使得Agent智能體應用可以方便快捷地與下游異構的數據或者工具進行交互，還不熟悉的同學可以看下這兩篇文章《??王炸！MCP架構設計深度剖析&使用SpringAI+MCP四步教你實現Agent智能體開發????》、《???MCP架構設計演進：從LocalMCPServer到RemoteMCPServer開源架構設計實現???》。最近，兩大關鍵事件標志著MCP已從事實標準...MCP架構Agent智能體從0到$2500萬ARR：Lovable如何用LangSmith實現AI智能體高效監控與調試？
Lovable：用AI顛覆傳統軟件開發Lovable.dev是一個革命性的AI驅動平臺，允許用戶無需編寫代碼即可構建和發布高質量的軟件v1版本。其核心功能包括：對話式開發：用戶通過聊天快速構建網站和Web應用，例如集成身份驗證、數據存儲等功能。無縫集成：支持GitHub、Supabase等工具，實現一鍵部署。效率飛躍：相比傳統編碼，開發速度提升20倍。然而，隨著用戶量激增，Lovable面臨一個關鍵挑戰：如何高效監控和調試其AI智能體的交互？Lan...AI智能體LangSmith大模型系列：一文匯總16個深度語言模型代表工作
在這一節，重點展開為大家梳理在大模型之前的GPT、BERT等深度語言模型的發展過程。在大模型之前，預訓練語言模型是NLP中的核心，在pretrainfinetune這一階段的NLP發展中發揮著舉足輕重的作用。預訓練語言模型的無監督訓練屬性，使其非常容易獲取海量訓練樣本，并且訓練好的語言模型包含很多語義語法知識，對于下游任務的效果會有非常明顯的提升。本文首先介紹預訓練語言模型的里程碑方法，然后進一步介紹針對預訓練語言模型中的...語言模型EMLo大模型展示的推理過程可信嗎？Anthropic這項研究給出了一些答案
最近，以deepSeekR1為代表的推理模型成為熱點，他們可以展示自己的思考過程，一步步解決復雜的問題，讓原本黑盒模型變得具有可解釋性，同時也為AI安全研究提供了窗口，便于發現潛在的不良行為。但一個核心問題是：我們能相信AI思維鏈中呈現的內容嗎？理想的思維鏈應既易懂又“忠誠”（Faithful），即真實反映模型的思考過程。然而，現實中我們無法保證這一點。模型可能無法用人類語言完全表達其內部決策，甚至可能故意隱藏部分...大模型Anthropic推理模型哈佛大學：高維回歸中的Scaling Law是重整化的自然結果
社區頭條《高維回歸中的縮放和重整化》【文獻1】由哈佛大學物理系、腦科學中心、工程與應用科學學院、自然與人工智能研究所多位學者共同撰寫，將隨機矩陣理論和自由概率用于理解高維嶺回歸模型的縮放與重整化行為。一、背景知識1.嶺回歸（RidgeRegression）一種線性回歸技術，損失函數中加入L2正則化項，防止過擬合并提高泛化能力，特別適用于自變量高度相關的情況。2.隨機特征模型（RandomFeatureModel）一種用于高維數據建模和機器學...ScalingLaw優化揭秘AI內部機制：AI理解的重大突破
Anthropic連發兩篇相互關聯的大模型內部機制研究報告【文獻1、文獻2】：構建了AI“顯微鏡”，并用它追蹤了大模型思維，這是繼去年?揭秘大模型黑盒之后的重大進展。【文獻1】構建了替代模型（replacementmodel）作為AI“顯微鏡”通過這個替代模型，亦步亦趨的捕獲針對每一個提示語的歸因圖（attributiongraph）歸因圖用于描述模型在特定輸入提示下生成目標詞元輸出時所經歷的推理步驟。歸因圖的邊表征節點間的線性影響關系，節...AI內部機制自然語言融合語言模型的多模態大模型研究
近年來，大語言模型（Largelanguagemodel,LLM）取得了顯著進展。以ChatGPT為代表的LLM在自然語言任務上展現出驚人的智能涌現能力。盡管LLM在很多推理任務上表現出前所未有的接近人類的性能，但是單純的LLM只能處理文本類任務。與此同時，在大規模數據集上預訓練的視覺基礎模型也在快速發展。盡管在視覺領域還沒有出現“ChatGPT時刻”，但是預訓練視覺基礎模型已經可以在很多真實視覺場景、數據集上表現出優秀的零樣本、少樣本性...語言模型多模態大模型大神卡帕西強烈推薦：通過做項目來學習，堅持“1萬小時定律”
我們似乎正步入一個全新的計算范式，類似于計算機技術在1980年代的轉型。我們正在進入的新范式，大語言模型就像CPU一樣，使用Token而不是字節，并且有一個上下文窗口而不是RAM，這就是大語言模型操作系統（LargeLanguageModelOS,LMOS）。隨后在18分鐘左右的演講中，Karpathy分享了從15年前初次接觸人工智能至今的感受。過程中還回顧了在OpenAI的經歷，描述了公司從八個人在公寓里工作到如今成為市值近千億美元的行業巨頭。不過...模型計算機Agent不會在2025爆發
原創 社區頭條作者云昭大模型已經在聚光燈下狂奔了28個月，時至今日，Agent已經被成為了包括黃仁勛、奧特曼、李彥宏、周鴻祎、吳泳銘等一眾科技大佬在內備受期待的2025爆發品。可正如不久前“朱嘯虎不太看好機器人賽道”一般，Agent賽道同樣也存在著一場泡沫之下的非共識。1.巨頭爭相較量，市場異常冷談我們先從企業內部的Agent來看下。進入去年下半年以來，大洋兩岸的軟件巨頭對AIAgent的投入越發顯得激進。2024年9月，全球SaaS巨頭Salesfor...AgentC端OpenAI基于 DeepSeek GRPO 的 1.5B Rust 代碼生成模型訓練實戰
原創編者按：群組相對策略優化（GRPO）如何讓小型專用模型在特定任務上實現性能提升？我們今天為大家帶來的這篇文章展示了如何使用GRPO，訓練一個僅有1.5B參數的Rust代碼生成模型，實現性能大幅提升。文章詳細介紹了作者基于Qwen2.5Coder1.5BInstruct模型使用GRPO技術進行訓練的實踐經驗。作者選擇Rust語言作為實驗對象，利用其嚴格的編譯器和完善的工具鏈作為反饋機制，構建了一套基于格式驗證與Cargo的獎勵函數。通過單次GRPO訓練...GRPOLLMsTypeScript版LlamaIndex來襲！用Agentic RAG構建智能AI代理，效率與隱私雙提升！
原創想象一下，有一個私人研究助手不僅能理解你的問題，還能智能地決定如何找到答案。對于某些問題，它會深入你的文檔庫中查找答案，而對于其他問題，它則會生成富有創意的回應。這聽起來是不是很酷？其實，這一切都可以通過使用AgenticRAG（檢索增強型生成）和LlamaIndexTypeScript系統來實現。無論你是想創建一個文獻分析系統、技術文檔助手，還是任何知識密集型應用，本文介紹的方法都將為你提供一個實用的基礎框架。接下來，我...LlamaIndexAgentic RAGAI代理
