「矩阵熵」共找到 124 篇相关文章

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企业落地 NL2SQL,需要的是 AI-ready data 和 小模型

当NL2SQL从Demo走向生产,关键是‘更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程’。文章指出先数据后模型,小模型足够用且落地成本低,评估要换维度,还介绍了工程化路径等内容。

InfoQ
产品应用8

100%纯血国产AI反超Suno!一个下午做出百万预算主题曲

流媒体平台Deezer数据显示,AI歌曲产能虽高但播放率低,尤其中文歌问题突出。音潮团队从底层重构音潮大模型V4.0,实现算力国产化,产品矩阵四线齐头并进,走出一条有别于Suno的发展路线。

新智元
开源动态8

租了8张H100,他成功复现了DeepSeek的mHC,结果比官方报告更炸裂

元旦期间,DeepSeek发布的mHC震撼AI社区。FlowMode工程师Taylor Kolasinski租8张H100复现mHC,结果比官方报告更优。文章介绍复现实验,对比mHC、HC和标准残差结构,揭示超连接在规模化时的不稳定性及mHC的解决办法。

机器之心
算法论文8

北航团队提出新的离线分层扩散框架:基于结构信息原理,实现稳定离线策略学习|NeurIPS 2025

北航彭浩团队提出SIHD框架,基于结构信息原理,自适应构建多尺度扩散层级,实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器,在D4RL测试中表现出色。

AI前线
算法论文8

英伟达笑到最后!训练2000步,1.5B逆袭7B巨兽,Scaling真来了

英伟达团队提出ProRL训练法,将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B,在多任务中表现出色,解决了熵崩溃和训练不稳定问题。

新智元
推荐文章8

李国杰院士:AI4S里程碑式重大成果综述

本文由李国杰院士撰写,对AI for Science近年里程碑式突破做全面综述,涵盖数学、物理、化学等多领域成果,如李雅普诺夫函数构造、AI辅助核聚变等,还探讨了AI4S潜力与挑战。

力学与人工智能
新闻资讯8

中国科幻大会聚合力 铸就首钢园未来产业新高地

2026第十届中国科幻大会3月27日开幕,这是该盛会第六次落地首钢园。自2020年结缘,首钢未来数字空间创新高地渐成实景。首钢聚焦科幻等新质生产力领域,构建多元体验矩阵,以“会”聚产,推动科幻产业生态繁荣发展。

首钢园
新闻资讯8

百度:和大家一起讲 「超级有用」的故事

作者参加百度AI DAY智能云创新行业专场,看到百度全栈AI解决方案矩阵及应用案例。百度通过构建生态、全栈自研、推动科技平权等举措发力AI,诸多应用已取得商业成果,有望在AI商业化长跑中胜出。

MacTalk
算法论文8

CVPR 2026 | ReFTA:打破张量化PEFT的「权重重建」瓶颈

随着大模型发展,全参数微调成本高,参数高效微调(PEFT)成主流。常见基于矩阵低秩分解的PEFT方法有局限,张量化PEFT虽有优势但存在权重重建问题。本文提出ReFTA方法解决该问题,有工程和理论优势。

机器之心
算法论文8

斯坦福&英伟达提出新范式:推翻Scale Law,在“推理”阶段自我进化,超越人类专家

斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式,允许模型在测试时继续训练,针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件,实验在多领域碾压人类专家与同行,但在部分领域落地有局限且计算成本高。

深度学习自然语言处理