「不对称训练」共找到 3307 篇相关文章
推理成本太高、算力不够用?单纯堆卡没用,得靠极致的“压缩”与“调度” | AICon
大模型落地面临推理成本高、算力需求大的问题。AICon大会上,阿里云刘峥、ModelTC龚睿昊、阿里巴巴马腾、OPPO宋晓辉、清程极智汤雄超等专家将分享从压缩到调度的推理优化方案,覆盖云到边缘、多算力平台。
小米语音首席科学家:AI发展的本质就像生物进化,不开源要慢1000倍 | MEET2026
小米语音首席科学家Daniel Povey在量子位MEET2026大会提出,AI发展像生物进化,是不断试错过程,开源是核心加速器,没开源行业进化或慢千倍,大公司应“两条腿走路”。
快手Klear团队提出CE-GPPO:通过梯度保留协调熵,解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO,以「熵」为核心,提出梯度保留策略,重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度,实现策略熵的精细调控,解决强化学习中熵不稳定问题。
Google Cloud 最新 AI 创业者报告:应用公司不用做自己的模型,速度和认知才是壁垒
Google Cloud 发布面向 AI 创业者的趋势报告,邀请众多创业者和投资人谈 AI 趋势等内容。给出创业者建议,如动作要快、深耕细分领域等,还探讨平台级应用机会、AI 应用壁垒、增长方法、出海素质及投资人看好的赛道。
抄作业了!让AI产品告别“上线就崩”的CC/CD框架,6步搞定,拿走不谢。
文章指出AI产品因大模型不确定性,易上线翻车。介绍海外流行的CC/CD开发框架,阐述AI产品不确定性原因,强调自主与控制平衡,还给出该框架落地的6步工作流。
AI顶会模式出了问题? 「不发表,就出局」的恶性循环,正在压垮整个AI学界
随着AI领域发展,NeurIPS等大型学术会议愈发热门,但也带来诸多问题,如发表激增、碳排放过载、研究与会议脱节等。新加坡国立大学团队研究后指出传统模式弊端,并提出社区联合型会议新模式。
脑子比不过AI,手也要沦陷了?这只灵巧手看得我有点慌
人类手部结构和功能复杂,将其能力复刻到机器人身上是梦想,由此衍生出“灵巧手”方向。但多数“灵巧手”存在不足,世界机器人大会上一款“灵巧手”表现出色。灵巧智能选择柔性传动,其产品DexHand021 Pro优势明显,未来将提升感知和智能水平。
陶哲轩回应OpenAI宣称内部实验模型获得IMO金牌:不予置评「测试方法不公开就是“作弊”?」
OpenAI宣称内部实验模型获IMO2025金牌,陶哲轩呼吁对AI竞赛表现保持审慎。他强调评估AI不能只看结果,测试方法很重要,对未公开测试方法的自我报告成绩不予置评。
波士顿动力机器人进厂打工现逆天操作!3D感知+实时追踪,人类捣乱完全不带怕的
波士顿动力的Altas机器人重磅升级,具备3D空间感知和实时物体追踪能力,可自主执行复杂工业任务。文章还解析其背后技术,包括2D感知、3D感知、物体位姿估计和校准等,团队未来将构建统一基础模型。
画数独、烧蜡烛都不翻车了?浙大&阿里让AI先三思再下笔|ACL 2026
当下视觉生成中,开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车,与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker,将思考与执行解耦,构建数据集、采用创新算法,实验显示其有效提升逻辑执行准确度。