「优化策略」共找到 1971 篇相关文章
小米MiMo-V2-Flash开源：3090亿参数大模型能否改写AI行业规则!
2025年12月16日小米开源旗舰大模型MiMo - V2 - Flash，参数3090亿。它有独创‘按需激活’机制，推理成本低。采用MIT协议，价格亲民，构建全栈开源矩阵，在编程、长文本处理等领域表现出色。
透视Chiplet生态版图
随着摩尔定律逼近极限与AI算力需求爆发，集成电路产业从“单芯演进”迈向“系统集成”，Chiplet技术成关键。此报告剖析欧美政府项目战略及国际巨头的竞争态势，还探讨中国企业突围之路。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。
小米打通智驾和具身大模型，然后开源了
小米汽车陈龙团队开源全球首个跨具身基座模型MiMo - Embodied，基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，打破室内操作与户外驾驶领域鸿沟，在29个Benchmark上超现有模型。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
大小模型协同架构在金融智能投顾中的应用与挑战
本文整理自北银金科高级算法专家尹辰轩分享，介绍大小模型协同架构下的大模型投顾方案，能解决幻觉问题、优化回答深度。还提到 12 月 19 - 20 日 AICon 北京站聚焦多热门方向。
EMNLP 2025 Oral｜检索增强 + 两阶段微调：剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD，性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
清华AI数学家系统攻克均匀化理论难题！人机协同完成17页严谨证明
清华大学科研团队用自主研发的AI数学家系统（AIM），以人机交互模式解决均匀化理论研究问题，形成约17页证明。研究系统性总结五大高效人机交互模式，在三方面取得突破，还提出未来研究方向。
百亿美金独角兽的 AI 革命：效率提升 10 倍，COO 和 CTO 联手，彻底改造工作流
本文介绍金融科技独角兽 Brex 的 AI 革命。其 AI 战略分四部分，CTO 和 COO 联手推进。公司把内部 AI 平台当产品，重构工作流，招聘转向通才，还给出工作流优先级标准，预计运营效率提 5 - 10 倍。