「训推不一致性」共找到 653 篇相关文章
重磅！Anthropic内部神秘模型在黎曼猜想上取得突破：关键下界从41.6%推到67.2%
A厂宣布Claude在黎曼猜想相关问题取得进展，其内部研究版Claude将黎曼ζ函数零点满足猜想比例的已知下界从41.6%提升到67.2%，经数学家验证，结果意外且有新方法。
公里级场景也能稳住了，国产团队把长视频3D重建又往前推了一步
浙江大学、地平线机器人和之江实验室的新工作 Scal3R 要解决长视频 3D 重建问题。它借助 test - time training 技术，设计全局上下文模块和同步机制，提升长序列重建稳定性和精度，能处理超万帧几千米的场景。
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。
又一华为天才少年入局具身创业！用视频生成数据训家用机器人，首个模型登顶具身基模榜单
又一华为天才少年周凯文加入具身创企诺因智能。该公司成立不到一年，专注ToC家用具身智能机器人，用视频生成数据训练模型，其KnowinBrain模型登顶具身基模榜单，团队人才密度高。
8B模型可以超过GPT-4o！并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp
大模型长文本推理存在瓶颈，作者提出 ParallelComp 方案。它有并行 Attention 分块、KV 缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大创新，能让 8B 模型性能达 GPT - 4o 的 91.17%，特定任务超 GPT - 4o。
GAIR Paper 105｜离线强化学习新突破——ROMI：破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局｜ICLR 2026
本文聚焦基于模型的离线强化学习，指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法，引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制，在多基准任务上超越基线算法。
不造芯片的IBM把制程推到0.7nm！指甲盖大小芯片集成近1000亿晶体管，半导体底层物理有望突破
当地时间6月25日，IBM发布全球首个亚1纳米芯片技术0.7纳米节点，晶体管密度翻倍，性能和能效大幅提升。该技术源于纳米堆叠架构，若5年内量产有望革新AI芯片架构，但量产面临诸多挑战。
10岁孩子都能训机器人！对话松应科技创始人：做物理AI界的“安卓”挑战英伟达，正将其开源开放
松应科技创始人聂凯旋表示团队对标英伟达，四年达其主流能力，产品落地多家企业。松应发布 ORCA Lab 1.0 开发者版，降低具身智能研发门槛。其采用开放生态，构建数据策略，目标培养物理 AI 人才，推进自主创新。
这个周末，很多人都在等一个额度重置，以及对 Work 模式的吐槽
ChatGPT Work 模式上线后，Token 消耗快，用户等额度重置。该模式与 Codex 易混淆，前者处理通用知识类长任务，后者面向软件开发。国内外产品纷纷推 Work 模式，未来或融合。
OpenAI内部代码泄露！最强模型「皇帝」登基，0思考延时吓人
OpenAI代码泄露，神秘的「企鹅家族」模型在测试，代号Emperor的推理预算最高。同时，ChatGPT将推「记忆搜索」功能。此前谷歌Gemini 3抢份额，OpenAI或提速发布GPT - 5.2抗压。