「深度学习模型训练」共找到 8552 篇相关文章
AI 也有长久记忆了!谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题,其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架,提出三大核心贡献,构建HOPE架构,性能优越,将改变终身学习应用领域。
央企怎么做超级智能体?对谈中电信天翼AI:自研模型为底座,自主规划是必须,能适应千行百业才行
中国电信天翼AI发布星辰超级智能体,获2025企业级AI Agent榜单央企第一。它依托自研“星辰大模型”,具备全模态、复杂推理等能力。访谈专家指出智能体可直接产出应用,落地需嵌入主业系统,电信持续迭代模型优化它。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
科普向:一文解构大模型后训练,GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练,先对比 PPO 与 GRPO,指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法,如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性,还提及 GRPO 其他缺陷。
刚刚,智元提出SOP,让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化
智元具身研究中心提出SOP框架,可让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化。它是颠覆性的机器人学习新范式,整合在线、分布式和多任务机制,构建闭环打破机器人认知时间边界。实验显示其性能优越。
12秒生成1万token!谷歌推出文本「扩散模型」Gemini Diffusion,研究员:演示都得降速看
谷歌将图像生成常用的“扩散技术”引入语言模型,推出Gemini Diffusion,12秒能生成1万tokens,速度比Gemini 2.0 Flash - Lite更快。它通过逐步优化噪声学习生成输出,目前是实验性演示,可申请体验。
从像素空间走向数据流形:生成模型的对抗净化新范式 | TPAMI'26
深度神经网络虽应用广泛,但对对抗样本脆弱,制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作,提出基于一致性模型的对抗净化方法(CMAP),实验表明其在不同场景下鲁棒性强,为对抗防御提供新视角。
社交Agent: 通过RL学习自适应Thinking,根据场景在“秒回”和“深思”间灵活切换
现有聊天机器人在人情世故场景表现不佳,论文指出大模型思维‘一根筋’。研究团队设计4种思维模式,用AMPO强化学习算法动态切换。在模拟社交任务中,AMPO表现超GPT - 4,省时高效。
智能流体力学专题研讨会特邀报告2|肖恒:turbX——基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模
2026年8月,第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行,智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉研究进展。本次聚焦《turbX:基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》报告,研究来自斯图加特大学相关机构。
性能翻番背后:讯飞与昇腾,如何用国产算力炼就大模型?|甲子光年
在全球AI竞争激烈背景下,科大讯飞与华为昇腾深度合作意义重大。双方合作历经四阶段,实现性能提升与技术突破,还通过软硬件协同构建AI自主发展竞争力,加速大模型行业落地。