「大模型预训练」共找到 9479 篇相关文章
百川开源医疗增强大模型 Baichuan-M2:更符合中国临床诊疗场景,可 4090 单卡部署
百川智能发布并开源医疗增强大模型 Baichuan-M2,以更小尺寸反超 OpenAI 新模型。它可 4090 单卡部署,成本低,在 HealthBench 评测表现佳,免费开源,更适配中国临床诊疗场景。
从它石智航的世界纪录里,我看到了具身大模型落地干活的希望
在上海AWE展会,它石智航的A1机器人获“机器人在一小时内装配亚毫米级线束最多次数”吉尼斯世界纪录。这得益于它石自研通用具身大模型「AWE3.0」,该模型实现多项突破,推动具身智能落地。
DeepSeek-R1今天一次「小更新」,颠覆了大模型格局,网友:尽快放R2
昨晚,DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本(0528),并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿,采用MIT许可证,性能提升明显,在多个基准测试中成绩优异,网友实测代码能力也大幅提升,但仍存在过度思考问题。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law!Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限,现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案,利用人类视频手部数据构建数据集,训练出VLA模型Being - H0,经实验验证效果良好。
LLaVA-OneVision-1.5全流程开源,8B模型预训练只需4天、1.6万美元
灵感实验室团队联合 LMMs - Lab 推出 LLaVA - OneVision - 1.5,全流程开源。其 8B 模型预训练 4 天、成本 1.6 万美元,在多模态基准上性能优,还公开数据构建与训练策略等细节,复现简单。
对话八位具身智能大咖:模型之争、数据来源与第一性原理|甲子光年
在11月20日智源具身OpenDay上,甲子光年创始人张一甲与八位具身智能领域核心践行者对话。探讨世界模型、统一架构等问题,指出具身智能虽前景好,但面临数据、模型等困境,各方分享应对策略与决策原则。
表格建模也能Scaling?树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练,在表格数据和行为序列预训练上有成果,验证了 Scaling Law,预示结构化数据建模范式将改变。
LLM不是所有!这几个模型你需要知道!
AI时代不止大语言模型,复合AI系统成共识。掌握各类模型特点对构建高质量AI应用关键,文章介绍了LLM、LCM、LAM等多种模型。
完全开源的7B模型,性能比肩主流LLM,训练成本仅16万美元,复现DeepSeek的强化学习!
Moxin-7B由多机构团队联合开发,遵循“开源科学”原则,公开全流程细节。它训练成本仅16万美元,评测表现亮眼,在架构、数据策略、训练过程等方面有创新,为中小企业提供可控AI方案。
Agent也能蒸馏了!性能超好
大模型运行成本高,普通用户用不起。传统小模型模仿大模型解题步骤易出错。论文提出Agent蒸馏,让小模型学会用检索和代码工具,还加首思前缀与自我纠错“外挂”,使小模型性能直逼大模型。