LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点
LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点在工业级大语言模型(LLM)应用中,动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中,不同领域语言模式差异显著,LLM 需在学习新场景合规规则的同时,不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求,即 “自主优化跨任务知识整合,适应动态环境而无需大量外部干预”。
在工业级大语言模型(LLM)应用中,动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中,不同领域语言模式差异显著,LLM 需在学习新场景合规规则的同时,不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求,即 “自主优化跨任务知识整合,适应动态环境而无需大量外部干预”。
构建有价值的AI Agent需审慎选择场景,避免滥用。应用前需评估任务复杂性、价值是否匹配成本、模型核心能力有无硬伤及出错风险容忍度。开发时坚持极简原则,聚焦环境、工具集、系统提示三大核心要素。优化调试的关键在于理解Agent有限上下文视角,模拟其受限决策状态。
9 月 25 日,白鲸出海携手 Meta、Adjust 特别策划的鲸英会第三十三期 ——「AI+APP=∞」产品 Mix 迸发新惊喜如期在北京举行。来自 Meta 及其国内代理、Adjust 等众多出海行业和政策专家,以及 40 多位中国头部 AI 创企 CXO
新官上任三把火,自从 OpenAI 应用部门 CEO Fidji Simo 上岗之后,动作也是接连不断。 之前就有消息传出, Fidji Simo 正在组建新团队,准备给 ChatGPT 引入广告业务,新团队负责人更是要全面操盘 OpenAI 的盈利大计,广告也好订阅也罢,反正就是要把钱赚到位。
原文作者:David Adam 本篇《自然》长文共3702字,干货满满,预计阅读时间12分钟,时间不够建议可以先“浮窗”或者收藏哦。 研究表明,电子伙伴类应用有利有弊——但科学家们担心长期依赖性。 绘
在 2025 云栖大会前沿应用馆,最先吸引人们注意力的,可能不是某个具体的产品,而是一面面展示年轻人群像和提问的展墙,和墙前驻足的年轻人们。
机器之心报道 编辑:+0 自动驾驶有 L1-L5 的分级路径,现在教育 AI 也有了自己的版本。 如今,「AI 下半场」已成共识,应用落地正成为决定未来的关键。教育,作为关乎人类发展的根本基石,已然成
据 9to5Mac 报道,iOS 26.1、iPadOS 26.1 和 macOS Tahoe 26.1 开发者测试版隐藏的代码显示,苹果正在为 App Intents 引入 MCP 支持打基础。这也意味着未来,我们能让 ChatGPT、Claude 或其他任何兼容 MCP 的 AI 模型直接与 Mac、iPhone 和 iPad 应用交互。
业界首个高质量原生3D组件生成模型来了!来自腾讯混元3D团队。现有的3D生成算法通常会生成一体化的3D模型,而下游应用通常需要语义可分解的3D形状,即3D物体的每一个组件需要单独地生成出来。
随着多模态大语言模型(MLLMs)在视觉问答、图像描述等任务中的广泛应用,其推理能力尤其是数学几何问题的解决能力,逐渐成为研究热点。 然而,现有方法大多依赖模板生成图像 - 文本对,泛化能力有限,且视