「成本效益训练」共找到 3385 篇相关文章
拒绝不必要Think：微软&北大提出第一种自适应大型混合推理模型
大型推理模型冗长思考开销大，微软研究院和北大提出大型混合推理模型（LHRMs），它能依查询上下文决定是否思考。介绍了两阶段训练流程、评估指标，实验显示其超越现有模型且效率高。
上科大何旭明团队新作：克服简单样本偏置，让多模态模型学会「难题优先」
上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题，提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注，通过动态调整样本权重，缓解简单样本偏置，在降低幻觉率同时提升综合能力，具成本效益。
71.2%的惊人解决率，伦敦大学开源顶级AI代码修复智能体系统
伦敦大学等发布Prometheus AI系统，它将代码库变成知识图谱，解决9种编程语言的GitHub问题。由五个智能体协作，解决率高、成本低且已开源，或为AI编程新方向。
芯片巨头终于等来“泼天机遇”
2025年10月6日，AMD与OpenAI官宣6吉瓦GPU算力部署战略合作，有望带来数百亿美元收入。合作通过“算力部署+股权绑定”将双方利益捆绑，对AMD意义重大，但也面临技术、市场、成本等考验。
OpenAI五年内狂烧1150亿美元应战！年营收将达2000亿美元
OpenAI向股东通报，到2030年累计烧钱或达1150亿美元，用于自建数据中心。同时预测2030年营收达2000亿美元，ChatGPT贡献显著。虽成本高，但资本按5000亿美元估值加仓。
【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读
本文以蚂蚁开源团队视角，基于OpenDigger数据，分析大模型开源开发生态。呈现2025年全景图，涵盖135项目。指出训练、推理、应用侧主导领域，还探讨生态趋势、项目兴衰及近期厂商动态。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。
Qwen突破：用「并行计算」代替「堆参数」，新方法内存降22倍、延迟降6倍
LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。
刚刚，OpenAI内部推理模型斩获IOI 2025金牌！所有AI选手中第一
OpenAI内部推理模型获IOI 2025金牌，总排名第6、AI组第1，沿用IMO金牌版本且未专门训练。商业模型在IOI表现不足，Grok 4相对领先。巨头热衷竞赛，源于竞争、技术迭代及多方利益考量。
LangChain官方实测：多智能体架构怎么选？
构建AI Agent时，单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构，在复杂零售场景实验，对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本，还给出优化Supervisor架构的方法。