「训练加速」共找到 2653 篇相关文章
The Btch:838 | 苹果加强生成式 AI 布局
苹果更新 Apple Foundation Models(AFM)系列,含设备端和服务器端版本,还发布 Foundation Models 框架。AFM 模型架构特别,训练有优化,测试表现有差异。此前苹果论文引争议,此次或是其重启 AI 战略之举。
「神经软件」正在到来,人类代码将失去意义!
Lambda Labs CEO Stephen Balaban 在英伟达 GTC 2025 提出神经软件概念,指不再写代码,让大语言模型成软件。它没传统软件的 bug 问题,未来计算机或端到端神经化,虽有争议,但变革在加速。
ICML 2026 巡礼:注意力效率革命的九个切面
7月7日,ICML 2026进入正会第一天。雷峰网精选首日上午9篇论文,涵盖持续学习、多模态融合等方向,如MePo让预训练模型学会持续学习,HAF解决模态不平衡下的融合问题,展现AI研究前沿趋势。
亲手造出砸自己饭碗的怪兽!Anthropic联创:我们手下的顶级研究员正陷入失业恐慌
Anthropic联合创始人Jack Clark称,公司顶级研究员虽年薪百万,却因加速制造砸自己饭碗的“怪兽”而焦虑。大模型或使社会财富飙升但大量人失业,预计2028年底人类将从AI迭代链条“下岗”。
首个时空时序推理框架:让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型,能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准,采用三阶段训练策略,模型在多任务表现优,成本低且泛化能力强。
Emu3.5:能够原生预测下一状态的多模态世界模型,媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5,能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练,后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率,其性能媲美Nano Banana,项目已开源。
让LLM扔块石头,它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》,推出BesiegeField平台,支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务,通过闭环训练提升模型能力,多个模型测试表现良好。
1美元训出专属滤镜,AI把ASCII游戏画质拉满
软件工程师Jeff Schomay用AI将ASCII风格游戏‘雷霆蜥蜴’实时‘翻译’成全动态图形游戏。他借助fal.ai平台解决速度问题,经历多次尝试平衡速度与画质,还训练专属LoRA模型提升画质,但仍面临帧间一致性难题。
腾讯与中科院联合提出R-4B,一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷,腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B,通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考,在多评测中达SoTA,省资源且效果好。
X-SAM:从「分割一切」到「任意分割」:统一图像分割多模态大模型,在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM,统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展,设计通用输入输出,采用端到端架构和三阶段训练策略,在超20个数据集达最优,为图像分割研究开辟新方向。