重生之在《我的世界》做山姆·奥特曼：网友在线手搓ChatGPT
重生之在《我的世界》做山姆·奥特曼：网友在线手搓ChatGPT逆天，太逆天。一老哥在《我的世界》上手搓了一个ChatGPT！这你敢信？这款手搓GPT不仅经过英语对话训练，有500万个参数，还能在像素世界里的小电脑上跟你对话。
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9524 点击 2025-10-06 14:04
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逆天，太逆天。一老哥在《我的世界》上手搓了一个ChatGPT！这你敢信？这款手搓GPT不仅经过英语对话训练，有500万个参数，还能在像素世界里的小电脑上跟你对话。
连续飞踢一台机器人30秒会发生什么？那么，是什么让这台机器人怎么踹都踹不倒呢？ 答案就出自银河通用的全新通用动作追踪框架——Any2Track。
QuestA（问题增强）引入了一种方法，用于提升强化学习中的推理能力。通过在训练过程中注入部分解题提示，QuestA 实现两项重大成果
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面向自动驾驶的多模态大模型在 “推理链” 上多以文字或符号为中介，易造成空间 - 时间关系模糊与细粒度信息丢失。FSDrive（FutureSightDrive）提出 “时空视觉 CoT”（Spatio-Temporal Chain-of-Thought），让模型直接 “以图思考”，用统一的未来图像帧作为中间推理步骤，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。
AI Agent赋能出行领域，将带来怎样的全新体验？滴滴给出了自己的答案，于近日面向公众内测上线了小滴这款打车Agent，颠覆了滴滴自己亲手开创的打网约车的传统模式。
模型上下文协议 (MCP) 是连接 LLM/Agent 与外部工具的通信标准。它允许 LLM 动态发现并调用 API工具，将他们串成一个完整的工作流，从而实现自主规划、推理与执行。 上个月我们悄悄发布
近年来，以强化学习为核心的训练方法显著提升了大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力与对齐性能，尤其在理解人类意图、遵循用户指令以及增强推理能力方面效果突出。尽管现有综述对强化学习增强型 LLMs 进行了概述，但其涵盖范围较为有限，未能全面总结强化学习在 LLMs 全生命周期中的作用机制。
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