「绝对零训练法」共找到 2429 篇相关文章
一副手套，干翻硅谷炫技派！中国队杀入战场，狂卷100万小时数据
硅谷具身智能玩家为数据发愁，中国灵初智能另辟蹊径，用数据手套采集工人操作数据，成本低且数据泛化性强。其专注物流细分场景，2026年收敛资源做深现有场景，目标推100万小时数据训练模型。
DeepSeek V4即将发布？先读懂梁文峰这份86页的技术底牌
据报道，DeepSeek计划2月中旬发布V4，此前将R1论文从22页扩充到86页。新增内容涵盖训练细节、成本、数据配方等，还公开失败案例、基础设施和安全报告，或为V4铺路并回应质疑。
The Batch: 865 | 机器人外科医生的切割与夹闭
约翰·霍普金斯大学等团队开发Hierarchical Surgical Robot Transformer（SRT - H），结合两个transformer模型，通过模仿学习训练，用达芬奇机器人完成胆囊切除关键步骤。虽在体外组织测试表现好，但应对人体手术仍有挑战。
监督学习也能从错误中学习反思？！清华英伟达联合提出隐式负向策略爆炸提升数学能力
清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。
20亿美金苏度科技具身首秀即大招！0真机数据，zero-shot，跑出98%首次抓取成功率
苏度科技发布软硬件全栈自研的机器人系统R1，采用世界模型与强化学习一体化设计，在不使用真机数据的前提下，实现关键任务近100%的Zero-shot成功率。苏度团队通过重新定义数据范式，解决了具身智能发展的核心瓶颈。
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
马斯克点火全球最大超算，首个1GW狂飙奇点！6万亿Grok 5在训
马斯克官宣全球首个吉瓦级超算Colossus 2上线，狂堆55万块GPU，目标百万。下一代Grok 5已在训练，6万亿参数将引爆智能奇点。同时，全球AI巨头掀起算力军备赛，但美国面临电力短缺难题。
一个模型统一4D世界生成与重建，港科大One4D框架来了
港科大研究团队提出 One4D 框架，可统一 4D 生成与重建，构造同步输出多模态的视频扩散模型，支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点，用合成与真实数据混合策略训练，实验表现佳。
TinyAI ：全栈式轻量级 AI 框架
TinyAI是用Java实现的全栈轻量级AI框架，具有教育友好、模块化等特点。它分层设计，涵盖数学运算、神经网络等模块，支持多种模型架构与并行训练，还有智能体系统，可用于多领域，未来规划丰富。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。