「人机协同训练」共找到 2641 篇相关文章
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。
对话涌生智能杨梦:AI for Bio的下一场竞争,是把实验闭环验证真正做出来
随着科技巨头进入生命科学领域,AI for Bio竞争升级,焦点转向模型能否进入科研流程。涌生智能与上海人工智能实验室发布成果,为跨越鸿沟提供新路径。对话涌生智能杨梦,探讨相关技术路径、产业思考等。
Vibe Coding 何必只在桌面 IDE,多端智能体协同的思考与设计
依托下一代开源 AutoDev 架构,在 AutoDev 多平台预览版中实现了 Server 与 Android 的架构一体化与协同。Vibe Coding 可按自然语言提示生成代码,现阶段能完成 80% 功能,但跨越剩下 20% 挑战需团队工程化落地。
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。
硅谷CEO们高喊AI威胁论,「5年内失业率飙升至20%」,但95%AI项目赔本赚吆喝
当下‘AI 威胁就业’论调甚嚣尘上,如Anthropic等公司高管预测失业率飙升。耶鲁大学论文分析AGI经济中人类劳动地位。但MIT报告显示,95%公司AI项目未获商业回报,多数试点停滞。
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。
腾讯开源WMT2025冠军大模型:拿下30个第一,同类最佳
昨晚腾讯开源WMT2025冠军翻译大模型Hunyuan - MT - 7B,它在31种语言测试中获30个第一,成同类最佳。文中介绍其架构、训练过程,还通过多场景翻译案例展现优势,有望推动高质量翻译普及。
腾讯AI Lab开源可复现的深度研究智能体,最大限度降低外部依赖
腾讯AI Lab推出全开源智能体框架Cognitive Kernel - Pro,解决现有开源框架依赖付费工具问题。它有模块化架构等核心设计,创新训练方法,在多任务中表现出色,降低外部依赖,相关论文登HuggingFace热榜。