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DeepSeek 崩溃超12小时,工程师连夜抢修,现已恢复正常

DeepSeek 崩溃超12小时,工程师连夜抢修,现已恢复正常

DeepSeek 崩溃超12小时,工程师连夜抢修,现已恢复正常

从3月29日晚21时左右起,国内大模型产品DeepSeek的网页端与APP端服务器持续处于崩溃状态,大量用户反馈无法正常访问对话服务。

来自主题: AI资讯
7727 点击    2026-03-30 09:41
打破代码大模型训练瓶颈:微软&剑桥&普林推出MicroCoder,算法、数据、框架、训练经验全面升级

打破代码大模型训练瓶颈:微软&剑桥&普林推出MicroCoder,算法、数据、框架、训练经验全面升级

打破代码大模型训练瓶颈:微软&剑桥&普林推出MicroCoder,算法、数据、框架、训练经验全面升级

新一代代码模型的训练动态已与旧模型截然不同,主流强化学习方法和数据集在其上几乎“失效”。

来自主题: AI技术研报
9830 点击    2026-03-30 09:29
智普GLM5.1重磅上线!2000万Tokens免费送,先到先得

智普GLM5.1重磅上线!2000万Tokens免费送,先到先得

智普GLM5.1重磅上线!2000万Tokens免费送,先到先得

国产大模型阵营再添硬核选手,智谱开放平台GLM5.1正式上线,推理、代码、智能体能力拉满,还为新用户准备了2000万Tokens免费体验包,覆盖多模型使用额度,有效期3个月。不管是日常编程开发、智能体搭建,还是多模态内容创作,这个免费额度都能轻松拿捏,新手也能零门槛上手,这波福利可别错过。

来自主题: AI资讯
9196 点击    2026-03-29 00:21
刚刚,一口气连发3个王炸模型、亮出2026年AGI战略,昆仑万维夯爆了

刚刚,一口气连发3个王炸模型、亮出2026年AGI战略,昆仑万维夯爆了

刚刚,一口气连发3个王炸模型、亮出2026年AGI战略,昆仑万维夯爆了

在会上,昆仑万维旗下天工 AI 重磅发布了全新 AI 游戏世界模型 Matrix-Game 3.0、AI 视频大模型 SkyReels V4 和 AI 音乐大模型 Mureka V9,在继续强化 AIGC 理解与生成能力的同时,进一步推进 AI 对物理世界的建模与仿真。

来自主题: AI资讯
9140 点击    2026-03-27 23:27
刚刚,Anthropic王炸Claude泄露!全面碾压Opus 4.6引爆全网

刚刚,Anthropic王炸Claude泄露!全面碾压Opus 4.6引爆全网

刚刚,Anthropic王炸Claude泄露!全面碾压Opus 4.6引爆全网

刚刚,《财富》独家爆出——由于一次罕见的「人为配置」错误,最强大模型「Claude Mythos」绝密细节公之于众。Claude Mythos代号「Capybara」,代表最高「层级」,是一款具有划时代意义的全新模型。

来自主题: AI资讯
9565 点击    2026-03-27 18:28
刚刚,全球最难考试惊天大反转!AI黑马 Symbolica冲破36%,顶流模型集体翻车

刚刚,全球最难考试惊天大反转!AI黑马 Symbolica冲破36%,顶流模型集体翻车

刚刚,全球最难考试惊天大反转!AI黑马 Symbolica冲破36%,顶流模型集体翻车

就在昨天,ARC-AGI-3刚把全球顶尖大模型按在地上摩擦,结果一家名不见经传的公司却给出惊天消息:他们的AI在首日就取得了36.08%的成绩!这匹黑马究竟靠什么撕开全球最难AI考试的铁幕?是真突破,还是另有玄机?

来自主题: AI资讯
8729 点击    2026-03-27 15:24
林俊旸离职后首发文:我们为什么没把“思考+指令”合并好?

林俊旸离职后首发文:我们为什么没把“思考+指令”合并好?

林俊旸离职后首发文:我们为什么没把“思考+指令”合并好?

昨日晚间,前阿里千问大模型负责人林俊旸(Junyang Lin)在社交平台X上发表了《从“推理式思考”到“智能体式思考”(From "Reasoning" Thinking to "Agentic" Thinking)》的长文,引起AI技术产业圈关注。

来自主题: AI资讯
9451 点击    2026-03-27 13:41
全球顶尖大模型一夜惨遭血洗!最难AI测试人类拿满分,AI第一名得0.2%分

全球顶尖大模型一夜惨遭血洗!最难AI测试人类拿满分,AI第一名得0.2%分

全球顶尖大模型一夜惨遭血洗!最难AI测试人类拿满分,AI第一名得0.2%分

今夜,整个AI圈震动了。全球最难AGI测试ARC-AGI-3一上线,就把全球顶尖AI打到集体失声,人类满分通关,最强模型Opus 4.6得分仅0.2%,还不到1%。AI这是一夜被打回「原始人」了。

来自主题: AI资讯
7723 点击    2026-03-27 00:39
用SFT打出RL的效果?微软联合提出高效后训练算法

用SFT打出RL的效果?微软联合提出高效后训练算法

用SFT打出RL的效果?微软联合提出高效后训练算法

在大模型后训练阶段,监督微调(SFT)和强化学习(RL)是两根不可或缺的支柱。SFT 利用高质量的离线(Off-policy)数据快速注入知识,但受限于静态数据分布,泛化能力往往容易触及天花板并带来灾难性遗忘;RL 则允许模型在探索中不断自我迭代,产生与当前策略同分布(On-policy)的数据,上限极高,但往往伴随着训练极度不稳定、计算资源消耗巨大的痛点。

来自主题: AI技术研报
5323 点击    2026-03-26 10:47