「统一混合训练框架」共找到 2649 篇相关文章
SIGIR 2025 | 视频检索新范式！北邮、北大等联合提出AV-NAS：首个音视频哈希搜索架构，让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
生图效果媲美GPT-4o，一键搞定各类视觉生成任务丨港科广&字节全新框架
港科大（广州）和字节联合推出开源框架ComfyMind，它是通用视觉生成框架，能统一处理主流视觉生成任务。其性能超现有开源方法，媲美GPT - 4o - Image，还介绍了架构、接口等及性能评估情况。
DeepSeek-V3.1 发布，官方划重点：Agent、Agent、Agent！
2025年8月21日，DeepSeek V3.1正式发布。它采用混合推理架构，支持双模式，网页端、App、API均升级，上下文拓展至128K。其智能体能力增强，思考与输出效率提升，还具备API新特性，模型已开源，价格也将调整。
Qwen3深夜开源新系列：文本表征模型，3种尺寸可选，超越商业API拿下SOTA
Qwen3深夜上新Embedding系列，专为文本表征等任务设计，在Qwen3基础模型上训练，有0.6B/4B/8B三种尺寸，8B版本在MTEB榜单排第一，性能超商业API，已在多平台开源。
长程任务飙升98%，斯坦福Skill原生LLM来了
普林斯顿、CMU、斯坦福、牛津等提出Skill-Native大模型，提出Skill Entropy度量技能切换难度，搭建Skill²-Bench评测，还将熵用作训练信号提出Skill-Entropy RL，提升多模型准确率，且技能熵可复用。
开源屠刀！400美元炼成「代码副脑」，硅谷天价模型成废铁
AI2开源Open Coding Agents，以最低数百美元算力成本，能训练贴合私有代码库的专属编程智能体。SERA-32B表现惊艳，其软验证生成技术降低成本，新代码易部署且兼容Claude Code。
又一华为天才少年入局具身创业！用视频生成数据训家用机器人，首个模型登顶具身基模榜单
又一华为天才少年周凯文加入具身创企诺因智能。该公司成立不到一年，专注ToC家用具身智能机器人，用视频生成数据训练模型，其KnowinBrain模型登顶具身基模榜单，团队人才密度高。
256G内存条涨到天价：不是内存条疯了，是算力正在变成新土地
近期，256GB内存条单根突破4万元。这并非普通DDR5，而是服务器专用内存。其价格飙升源于供需错配，大模型训练对大容量内存需求极端。有人认为是泡沫，也有人觉得是结构性变化。
视觉思维链全新架构，加州大学让多模态大模型有了灵性，整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。