「关键表征微调」共找到 1367 篇相关文章
告别盲选LLM！ICML 2025新研究解释大模型选择的「玄学」
弗吉尼亚理工大学研究团队提出 LensLLM 框架，基于 PAC - 贝叶斯泛化界限揭示 LLM 微调性能“双相演进”，可精准预测微调性能、大幅降低计算成本，为 LLM 选型提供新工具。
告别玄学选LLM！弗吉尼亚理工选型框架入选ICML 2025
弗吉尼亚理工大学研究人员推出选型框架LensLLM，可预测微调后性能走势，解释大模型微调“玄学现象”。它基于全新PAC - Bayes泛化界限推导，降低成本近90%，被ICML 2025收录。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
个体如何实现主权AI
文章指出越依赖AI，越要考虑‘主权AI’问题。对个体而言，实现主权AI核心是掌握自身数据等，能随时换底层模型，还介绍积累的四类资产、微调顺序及现实路径。
2025甲子Cool Vendor人形机器人大模型领域报告 | 甲子光年智库
甲子光年智库发布《2025甲子cool vendor人形机器人大模型领域报告》。当前人形机器人产业迎来关键转折点，产业链层级完整，大模型解决落地难题，应用场景升级。报告还呈现了产业链现状与趋势。
1人顶1个Infra团队！OpenAI前CTO新招，让大模型训练跌成白菜价
大模型训练正从‘作坊炼丹’进化为‘工业微调’。OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab推出Tinker，潞晨云微调SDK兼容其范式，实现算法设计与基础设施解耦，降低成本，提升人效，适用于多场景。
Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 看似易上手，落地却充满挑战。腾讯数据工程专家虎兴龙指出，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略相关要点，投入或打水漂，掌握关键要素可提升数据智能化效率。
AI进化三年，产业落地真拐点可能就在这场全球顶尖金融智能赛事里
AI发展三年走到关键转向点，应用价值成关键。金融行业是AI应用复杂领域，AFAC2025金融智能创新大赛聚焦解决产业真问题，设百万奖金池，开放多赛道赛题，已开启报名。
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。
聚焦低空经济赛道，全球MLCC技术演进与市场机遇
随着低空开放政策落地，中国低空经济进入关键周期，无人机成产业增长核心引擎。市场从消费级向工业级跃迁，MLCC作为关键元件用量与价值跃升。国产微容科技推出高端方案，与多家企业合作供货。