「模型训练难题」共找到 8611 篇相关文章
Meta新模型逼平Fable 5,小扎:开源且便宜到你懒得算账
Meta推出新模型Muse Spark 1.3,在Artificial Analysis榜单中与Fable 5打平手。小扎称其在Coding和Agent工作有大幅提升,还便宜。网友实测它真能肝、真能省,Meta团队核心研究员也透露背后改动。
Anthropic 在 Claude 内部发现"全局工作空间",可以直接读取模型没说出口的想法
Anthropic发布研究,在Claude内部发现J - space(雅可比空间),即“全局工作空间”,它在训练中自发形成。用雅可比透镜技术可读取其内容,还验证了其功能属性,可用于对齐审计等。
「上下文学习」之后,腾讯混元第二篇公开研究:精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc,可将全局梯度突刺定位到具体异常 token,降低 RLVR 训练观测与分析门槛,助力解决训练不稳定问题,让模型调优更科学。
五倍推理加速,激发自回归潜能,苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式,但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架,让预训练自回归大模型多 token 预测,代码和数学任务推理加速达 5.35 倍,一般任务约 2.5 倍。
ICML 2025 Spotlight | 快手、南开联合提出模块化双工注意力机制,显著提升多模态大模型情感理解能力!
情智兼备是人工智能发展方向,但多模态情感数据语义复杂,建模跨模态关联是挑战。快手可灵团队与南开提出模块化双工注意力范式,构建‘摩达’模型,在多任务测试中性能提升,成果被 ICML 2025 收录。
ICCV 2025|训练太复杂?对图片语义、布局要求太高?图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意,但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法,无需训练实现图像变形,通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题,实验效果佳。
68页论文再锤大模型竞技场!Llama4发布前私下测试27个版本,只取最佳成绩
《排行榜幻觉》论文指出Chatbot Arena存在问题,如少数大厂私下多版本测试选最优、数据访问不平等、用Arena数据训练可提性能、模型被大量静默弃用等,研究团队给出改进建议,官方也进行了回应。
4小时喜提专属 ChatGPT、卡帕西又整活!自曝Agent帮倒忙、手搓八千行代码,网友:跑完就当上机器学习工程师
特斯拉前AI总监安德烈·卡帕西发布开源项目nanochat,是极简全流程训练/推理工具链,可搭建简易版ChatGPT复现模型。花100美元最快4小时能训练出可对话模型,代码基本手写,网友热度高。
UserBench 与 UserRL 带来的交互智能范式转向
当下大模型在与用户交互时存在不足,来自UIUC与Salesforce的UserBench和UserRL两篇新作,将‘用户价值’量化,把‘可测的交互’转化为‘可训练的策略’,从评测和训练层面推动模型向‘懂用户’转变。
阿里开源电影级AI视频模型!MoE架构,5B版本消费级显卡可跑
阿里开源新一代视频生成模型通义万相Wan2.2,含文生视频等功能。它率先将MoE架构用于视频生成扩散模型,5B版本可在消费级显卡部署。对比前代和Sora表现更优,还推出电影级美学控制系统。