「参数高效微调」共找到 1422 篇相关文章
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通义实验室正式开源 Mobile - Agent v3.5 及新一代多平台 GUI Agent 基座模型 GUI - Owl - 1.5。该模型有多档参数可选,分 Instruct 和 Thinking 版,支持多平台。它解决了高质量数据难搞定等痛点,评测表现良好。
Andrej Karpathy 提出判断什么工作会被 AI 替代的新标准
Andrej Karpathy 提出判断工作是否会被 AI 替代的新标准,即不看复杂度看可验证性。他在 Software 2.0 框架下解释此现象,还指出任务被 AI 自动化需满足可重置、高效、可奖励三个条件,同时提及该框架有局限性。
Nature公开谷歌IMO金牌模型技术细节!核心团队仅10人,一年给AI编出8000万道数学题训练
谷歌DeepMind的IMO金牌模型AlphaProof技术细节公开。团队规模小,核心成员是IMO金牌得主。它把数学证明当游戏,用30亿参数模型和改进树搜索算法。训练难题靠自动形式化解决,赛场用TTRL突破,已开放使用。
清华唐杰新作:大模型能打掼蛋吗?
清华、北邮等团队联合研究表明大模型能打掼蛋等8种棋牌。不同模型在不同棋牌表现有差异,如GPT - 4o综合佳,GLM4是“全能型选手”。研究还探讨学习方法、模型性能影响因素及游戏间相互作用等。
快慢思考不用二选一!华为开源7B模型实现自由切,精度不变思维链减近50%
华为发布openPangu-Embedded-7B-v1.1,参数7B却有双重“思维引擎”。采用渐进式微调策略和快慢思考自适应模式,可自由切换快慢思考,在多评测中精度提升,思维链减近50%。还推出openPangu-Embedded-1B小模型。
万物皆可AI的时代?Arm发布全球首个Armv9边缘AI计算平台
Arm发布全球首个Armv9边缘AI计算平台,核心是Cortex - A320 CPU和Ethos - U85 NPU,能让小设备本地运行超10亿参数AI模型。边缘AI市场增长快,Arm转型切入,平台软硬结合优势明显,还有豪华朋友圈支持。
小红书hi lab首次开源文本大模型,训练资源不到Qwen2.5 72B 的四分之一
6月6日,小红书hi lab团队首次开源文本大模型dots.llm1,采用MIT许可证。该模型激活参数量140亿,总参数量1420亿,上下文长度32K。训练资源不到Qwen2.5 72B的四分之一,在多个测评中表现出色。
首次披露!DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文,公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3:规模的挑战和对AI架构硬件的思考》,从硬件架构和模型设计双重视角,探索其经济高效的大规模训练和推理方法,介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
终于!世界模型进入“有声时代”:24FPS画面+48kHz立体声实时生成
过去两年视频生成模型不断提升画面参数,但传统模型生成的视频固定,用户无法干预。而世界模型可跟随操作实时渲染、动态生成世界。目前Noiz AI联合多机构发布实时可交互音视频世界模型HelixWorld 1.0,后续还将开源。
AI折叠!Fable 5和GPT-5.6,正沦为少数人的特权
当前AI体验出现严重“阶层折叠”,极少数人用Fable、GPT - 5.6等顶级大模型,大众用的是低参数的平庸产品。算力成本让普通人难以触及顶级AI,在医疗等领域也存在使用差距,不过也有人认为普通工作无需顶级模型。