「合成引导预训练」共找到 2321 篇相关文章
创业三年半，23人的AI公司卖了30亿
投资界消息，英伟达超4亿美元收购加拿大AI初创公司CentML，将其19人团队收入囊中。CentML由95后华人博士王尚及导师创立，以‘张量编译器Hidet’为核心技术，降低AI训练成本。
钉钉上跑出的第一个行业专属大模型落地：准确率超 90% 的妇科专业大模型
近日，壹生检康在钉钉企业专属 AI 平台训练出“豆蔻妇科大模型”，准确率达 90.2%。钉钉构建支持体系助企业构建大模型，后续还将帮伙伴构建模型和智能体，服务中小企业。
千亿多肽市场迎来Scaling时刻，清华校友创业用AI重写发现规则 | 对话利太智药贾寅君
本文对话利太智药贾寅君，他从临床医学转向AI药物发现，创业聚焦多肽。他认为多肽泛用性强，能覆盖更多靶点。其团队构建合成数据，开发模型，如MEET、PepMirror，探索将技术落地成药。
Anthropic 兄妹 Dario Amodei 和 Daniela Amodei 最新对话：Claude 为什么一直限速？
在 5 月 6 日 Anthropic 开发者大会上，兄妹 Dario Amodei 和 Daniela Amodei 对话，谈到 Claude 限速因 2026 年 Q1 增速年化 80 倍远超规划，还涉及开发者生态、模型训练、能力释放等话题，强调平衡发展与安全。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。
10B超越Gemini-2.5-Pro！阶跃星辰端侧多模态天花板开源
阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型，仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制，在多任务上表现出色，为小模型发展提供新思路。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大模型 OmniVinci，结合架构创新与合成数据流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发“假开源”争议。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
从GPT-2到gpt-oss，深度详解OpenAI开放模型的进化之路
OpenAI 近日发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两个开源模型，Sebastian Raschka 发布博客对其详细分析，回顾自 GPT - 2 以来 AI 社区进步，还与 Qwen 3 比较，介绍架构、训练、推理等细节。
深入剖析AI公司正在面临的：「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降，但运营成本尤其是推理费用飙升，使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型，且模型资源消耗远超预期，订阅模式难以为继，还给出了避免亏损的三条出路。