标签：预训练
智能代理的未来：从深度学习到超级智能的演进
Ilya在2024年Neurips大会上探讨了深度学习的演进，预测预训练将因计算力与数据的不平衡发展而终结，并提出了智能代理、合成数据和推理时计算优化等未来发展方...
从World Model到PhD级AI：人工智能的未来发展洞察
OpenAI研究科学家Noam Brown分享了人工智能发展的最新洞察，重点探讨了推理计算、预训练的经济性限制以及通用推理能力对实现AGI的重要性。文章深入分析了Worl...
DeepSeek的R1模型如何重塑AI基建产业链？
花旗分析师详细分析了DeepSeek的R1模型对AI基建产业链的深远影响。报告指出，R1模型通过创新技术降低计算成本，显著提升AI的投资回报率，并揭示了预训练、后...
月之暗面强化学习战略：多模态与长文本推理的未来布局
月之暗面将“持续拿到SOTA结果”作为核心目标，并计划在2025年强化多模态和长文本推理能力。面对DeepSeek的竞争，月之暗面可能将强化学习作为重点方向，探索闭...
多模态融合技术：AI大模型的未来趋势与应用前景
本文探讨了多模态融合技术在AI大模型中的应用与未来趋势，分析了GPT-4、Claude等模型的快速发展，强调了Transformer架构和多模态融合技术的进步，以及开源框...
AI-magic收录了大量国内外AI工具箱，包括AI写作、图像、视频、音频、编程等各类AI工具，以及常用的AI学习、技术、和模型等信息，让你轻松加入人工智能浪潮。