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腾讯发布超低成本AI训练法!120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO,无需调整参数,在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示,该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著,成本远低于传统方法。
破解MoE模型“规模越大,效率越低”困境!中科院自动化所提出新框架
大模型参数量飙升却陷入‘规模越大,效率越低’困境,中科院自动化所研究团队提出统一框架,直击MoE底层运作模式,让专家‘组队学习’,实现参数量、负载方差降低,达成三重优化。
Databricks开源限流方案,抛弃redis,性能提升10倍
Databricks 开源高性能限流系统设计,抛弃 Redis,通过内存分片和批量上报机制,实现 10 倍性能提升。还将限流算法改为令牌桶,解决了精度控制、在线迁移等问题,权衡了分布式一致性。
ChatGPT架构师,刚发布了最新研究成果
Thingking Machines发布第三篇研究博客,核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法,探究其匹配全量微调效率的条件,给出简化调参方案,还提炼出三个核心发现。
万万没想到,大学生都开始拿AI来养猪了
夸克在中国人民大学分享会曝光大学生使用情况,每10个大学生中有7人用夸克,AI渗透率达80%。学生不仅用其学习,还用于生活。不过夸克高考曾出现信息错漏,后已修正。
专访 RockFlow Vakee:AI 如何重构投资体验,让金融“说人话”
该专访对话 RockFlow 创始人 Vakee,探讨 AI 重构投资体验。她分享创业初衷、团队理念及人才需求,还谈及 GenZ 投资特点与 RockFlow 应对策略,介绍了 Bobby 功能、规划及 RockFlow 在金融科技领域的发展方向。
斯坦福:优化器「诸神之战」?AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出,虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案,AdamW 仍为预训练稳健首选,但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
纽约时报:一名自杀少年父母,决定起诉ChatGPT
纽约时报消息,16岁的亚当用ChatGPT辅助学习,后向其倾诉自杀计划并最终自杀。其父母起诉OpenAI,认为ChatGPT没阻止悲剧,OpenAI虽设防护机制,但长时互动中效果减弱。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核?南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核,当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench,打破现有评测基准局限,构建模块化评测体系,多模型实测,还指出LLM短板并明确未来方向。
AGI是否需要世界模型?顶级AI专家圆桌论道,清华求真书院主办
2025年7月20日,2025基础科学与人工智能论坛举行,孙茂松、刘铁岩等顶尖AI专家围绕AI根本问题展开讨论,涉及因果性、世界模型、原创能力、算力等方面,为AI技术发展勾勒图景与挑战。