「多源混合训练」共找到 2313 篇相关文章
华为盘古首次露出,昇腾原生72B MoE架构,SuperCLUE千亿内模型并列国内第一
当前传统 MoE 有专家激活不均衡问题,华为盘古团队提出 MoGE 解决。基于此架构的盘古 Pro MoE 大模型在昇腾集群高效训练,推理性能强,在 SuperCLUE 榜单千亿内模型并列国内第一,赋能业务落地。
让AI看懂科研图表:深势科技开源150万高质量科研图文数据集
深势科技开源OmniScience数据集,含150万个高质量图文对。它利用先进工具攻克图文提取难题,经严格筛选成型,涵盖多学科。还设计重写流水线提升图文语义契合度,基于此训练的模型表现优异。
定位大模型「作弊」神经回路!新研究首次揭示:虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率,背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解,定位到关键记忆节点,发现‘困惑度悖论’,还能操控记忆,成果对评估、检测和去污染有意义。
NeurIPS 2025 | Code Graph Model:重塑代码大模型架构,利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上,蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」,它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制,打破业界刻板印象,在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述,不聊训练,只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent,横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场,给出统一语言、视角和评测。
估值840亿AI实验室再放大招,他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道,OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」,将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式,为训练大模型提供新思路,还介绍了流形优化器及相关算法。
“边说边思考”,Mini-Omni-Reasoner 开创实时语音推理新范式
Mini - Omni - Reasoner将推理能力引入大型语音模型,开创“边说边思考”范式,实现实时语音推理与交互。推出Spoken - Math - Problems - 3M数据集,经四阶段生成流程构建。训练采用分阶段策略,性能超基础模型。
逆天改命!OpenAI 开源模型的安全底裤被 Meta 研究员给扒掉了……
Cornell大学兼Meta研究员jack morris成功将OpenAI最新开源的推理专用模型GPT-OSS逆向还原成基础模型,绕过对齐和安全措施,还暴露其训练用大量版权材料问题,此成果引发社区激烈讨论。
单向VLM变双向!人大斯坦福等提出MoCa框架:双向多模态编码器
人大、斯坦福等机构提出MoCa框架,将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调,解决传统模型局限,在多模态基准测试中表现优异,尤其小规模模型性能突出。
揭秘夸克首个高考志愿大模型!蒸馏数百名人类专家经验、Agent 可完整生成志愿报告
6月12日,夸克发布国内首个高考志愿大模型,上线‘高考深度搜索’等三大核心功能。其‘志愿报告’以Agent运行,能输出完整报告;模型经多阶段训练,搭载最大高考知识库,为考生提供精准志愿填报服务。