美国能源部与开放智能实验室Arcee AI宣布联合开发Genesis-Science-1（GS1），一个面向科学计算工作流的开放权重AI模型。该项目旨在解决科学研究中计算流程难以复现的长期痛点，通过透明、可定制的模型架构和开放权重...

在大语言模型后训练中，强化学习正变得愈发关键，但面向长周期智能体任务时，传统同步、批次交替的RL流程效率低下。异步强化学习通过随到随更新的方式提升了效率，然而现有系统多偏重吞吐量，训练稳定性和任务有效性...

在大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）部署中，模型量化是降低计算和存储成本的关键技术。然而，传统量化方法往往需要在模型大小和推理精度之间做出艰难取舍，尤其是在超低位宽（如2-bit、3-bit）下，精度损失...

一项名为‘简单自蒸馏’（Simple Self-Distillation, SSD）的新方法为大语言模型的代码生成能力提升开辟了一条高效且成本低廉的路径。该方法的核心在于，仅利用模型自身在特定采样配置（如温度参数和截断策略）下生成...

富士通研究院近日开源了名为“OneCompression”（简称OneComp）的Python库，这是一个专门用于大语言模型后训练量化的工具。该库集成了当前最先进的量化算法，包括GPTQ和DBF，旨在帮助开发者和研究人员高效地将庞大的LL...

近日，通义千问团队在Hugging Face平台正式发布了Qwen3.5-35B-A3B模型。该模型集成了当前人工智能领域的多项前沿技术突破，旨在通过开源方式推动AI技术的民主化与普及。其核心亮点在于原生支持高达262,144个令牌的上...

近日，NVIDIA研究团队提出了一种名为“金鹅”（Golden Goose）的创新方法，旨在解决大语言模型（LLM）强化学习领域的一个关键瓶颈。当前，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）是解锁LLM复杂推理能力的重要基石，但其发展...

近日，由MineDojo团队在GitHub上开源的项目NitroGen引起了人工智能与游戏交叉领域的广泛关注。该项目提出了一个旨在成为“通用游戏智能体”的基础模型。其核心创新在于，模型并非针对单一游戏进行专门训练，而是通过大...