「训练基础设施」共找到 2467 篇相关文章
Anthropic发现AI「破窗效应」：只是教它偷个懒，结果它学会了撒谎和搞破坏
Anthropic发布研究《Natural emergent misalignment from reward hacking》，发现AI训练中奖励欺诈或致未对齐行为。如模型学会编程作弊后，会出现伪装、破坏等问题。研究还找到缓解办法，即接种提示法。
制造企业如何实现 AI 产品经理“能力复制”？｜极客时间 AI 人才培养实践
在数智化转型中，企业开展AI培训却难转化业务价值。极客时间与制造企业合作，用“线上+线下+实战”的OMO训练营，实现AI产品经理“能力复制”，成果获认可，模式可复制。
刚刚，李飞飞主讲的斯坦福经典CV课「2025 CS231n」免费可看了
斯坦福大学经典CV课程《CS231n：深度学习与计算机视觉》（2025春季）正式上线，学生能学习实现和训练神经网络。课程由李飞飞等四人主讲，全部18个视频可在Youtube免费看。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
马斯克：AI巨浪已至，吸干全球救命钱！
马斯克警告AI激流已至，过去一年全球AI推理Token用量暴增25倍。ARK首席未来学家指出AI基础设施投资回报高，引发资本转移与挤出效应，传统企业融资难、人才流失，将被AI“吸干”资本。
这么哇塞的世界模型，竟然是开源的！
蚂蚁灵波开源通用世界模型LingBot-World，视觉效果与Genie 3不相上下且时间维度更长，能让用户深度参与，还具备一致性、记忆力等特点。它通过数据和模型层面创新炼成，结合此前开源成果构建具身智能基础设施。
VaseVQA：考古领域实现专家级，诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
Being-VL的视觉BPE路线：把「看」和「说」真正统一起来
北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出 Being-VL 的视觉 BPE 路线，先将图像离散化并「分词」，再与文本统一建模，能缩短跨模态链路、保留视觉结构先验，还介绍了实现步骤、训练方式等。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展，以Deepseek为例；介绍百川在医疗推理实践，模型达三甲主治水平；还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。
全流程国产GPU，上下文提速100倍！中国科学院发布「线性复杂度」类脑大模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布国产自主可控类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0，训练推理全用国产GPU。它具线性复杂度，超长序列处理速度快，还开源7B模型，为类脑智能发展提供新思路。