「多源混合训练」共找到 2313 篇相关文章
JCP | 南科大赵肃楠、王建春等：LESnets：基于物理信息神经算子的湍流大涡模拟
本研究提出基于物理信息神经算子的LESnets方法，用于快速模拟粗网格上三维湍流时空演化。不使用标签数据，训练两种神经算子，验证了其有效性和泛化能力，效率显著优于传统方法。
LSTM之父22年前构想将成真？一周内AI「自我进化」论文集中发布，新趋势涌现？
本文介绍AI模型自我进化方向的进展，涉及多机构的相关论文。如受“哥德尔机”启发的“达尔文哥德尔机”可自我改进；还有“自我奖励训练”“MM - UPT”“UI - Genie”等方法，展现AI自我进化潜力。
刚刚，DeepSeek首曝V3降成本秘诀！软硬协同突破Scaling天花板
DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角，探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理，分析硬件特性对架构选择的影响，研究两者相互依赖关系，还为未来协同设计提出建议。
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃？
随着生成式AI发展，合成数据成大模型训练重要部分，但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上，上交大等团队剖析此问题，提出Token - Level Editing策略，避免模型崩溃，实验验证了其有效性。
为什么今天造大模型的人，一半在学物理
文章指出在AI前沿，不少定义方向的人出身物理。物理训练赋予的品味与做AI的方法论高度重合，体现在统计力学与神经网络、对普适规律的信仰等方面，还提到Scaling Laws最能体现这种品味。
蚂蚁具身智能明牌了：做大脑，和宇树们错位竞争
蚂蚁灵波开源具身智能基座模型LingBot-VLA，用20000小时真实世界数据训练，解锁最大规模开源真机数据之一。它性能超国际顶尖模型，还指明通用具身智能发展路径，为行业提供全栈解决方案。
AI招聘逆天研究：看照片预测一生职业成就
硅谷大厂HR标配的AI招聘系统Eightfold AI被指控算法歧视，求职者要求提高招聘筛选透明度。同时，美国多所高校研究者完成一项研究，AI能通过人脸照片预测职业走向，但因训练数据问题引发公平性争议。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。
瘦身不降智！大模型训推效率提升30%，京东大模型开发计算研究登Nature旗下期刊
京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法，经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台，可帮企业将通用模型转化为专业模型，加速商业化落地。
刚被马斯克收购，Cursor掏出新模型：10万卡加持，和Opus、GPT一样大
本周二，刚被SpaceX收购的Cursor在首届旗舰大会宣布新的1.5万亿+参数模型，在超10万块GPU预训练。Cursor CEO称其规模与Opus、GPT相当，还谈了对其他AI实验室看法，新模型将几周内发布。