「微调数据」共找到 2679 篇相关文章
刚刚,Scale AI CEO Alexandr Wang正式官宣:Meta重金投资并挖走了我
Meta重金投资Scale AI,收购其49%股权。97后Scale AI CEO Alexandr Wang将离开,加入Meta参与AI工作,Scale由Jason Droege任临时CEO。Wang称数据是AI系统生命线,此为公司及个人发展契机。
LLM又曝致命缺陷:根本不会看时钟!博士惊呆,准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷,读取时钟准确率仅38.7%,判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力,虽部分模型有亮点,但整体表现不佳,凸显训练数据和推理方式改进需求。
OpenAI最新报告曝光!前5%精英效率暴涨16倍,普通人却被悄悄淘汰
OpenAI《企业AI现状报告》基于8亿周活用户和9000名企业员工数据分析得出,企业AI采用率加速加深。报告显示员工用AI提效,工作流重塑,但存在使用差距,前5%精英效率优势明显。
英伟达Run:ai没做到的,被华为开源方案实现了
传统存储难满足AI需求,存储需向‘智能存储’演进。华为数据存储团队推出系列产品和开源工具链,其Flex:ai对标Run:ai,更开源底层,能解决行业算力痛点,已在医院场景落地。
CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”,10余项医学任务性能登顶
2025年9月17日,CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”。它基于超450万张影像数据集训练,在10余项医学任务测试中表现卓越。首创结构化对比自监督学习框架,为AI医疗应用提供创新路径。
微软深夜发布SambaY架构,Phi-4min加速10倍推理
微软基于Phi-4-mini版本,针对特定推理任务微调出Phi-4-mini-Flash-Reasoning 3B模型,将其扩展到200064 tokens。采用新型SambaY架构,支持64K token上下文长度,运行快10倍,有诸多优点。
AI竟会「自己认错」?破解多智能体协作「罗生门」,斩获ICML 2025 Spotlight
多智能体AI系统任务失败后,开发者常难定位问题。PSU、杜克大学与谷歌DeepMind等机构提出「自动化失败归因」,发布Who&When数据集,探索三种归因方法,虽目前效果欠佳,但为打造可靠系统提供方向。
极客大神构建了LLM架构画廊,AI大神Karpathy点赞
极客大神Sebastian Raschka构建LLM Architecture Gallery,将复杂模型结构化繁为简,引发技术圈讨论,AI大神Karpathy点赞。画廊高度视觉化、互动性强,展示模型架构图及核心参数,源数据开源。
拒绝Reward Hacking!港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时,常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架,通过门控自适应正则化和多样性感知优化,解决痛点且全面开源。
没想到,最Open的开源新模型,来自小红书
向来低调的小红书昨日开源首个自研大模型 dots.llm1,它是中等规模的 MoE 模型,在较小激活量下性能良好。其开源力度堪称行业最大,还介绍了数据处理、训练优化等多方面技术细节。