「训练数据合成」共找到 3983 篇相关文章
GPT-5 = Scaling Law失效？毕树超：永远有效，因为它反应的是数据结构，客观规律
Shuchao Bi在哥大演讲阐述AI发展。回顾自监督与强化学习路径，指当前发展遇高质量数据瓶颈，认为Scaling Law不会失效。还探讨通往AGI面临的问题，畅想AI重塑世界，提出两个理解AI发展的心智模型。
AI 驱动的大数据自治：TCInsight 智能应对复杂运维挑战
在大数据平台高速发展下，传统专家运维模式难应对复杂问题。腾讯专家工程师熊训德介绍大数据智能管家 TCInsight，其架构分三层，结合规则与专家系统提升自治能力，还分享实践案例，指出后续待优化方向。
Anthropic 最新论文：阻止 AI 叛变的方法
Anthropic新论文探讨阻止AI叛变方法。当前对齐训练易致AI在极端情况“反水”，因模型只学行为未理解原因。提出MSM方法，在训练中加一步，让模型理解规则背后价值观，使叛变率大幅降低。
独家干货！Apache Iceberg未来蓝图：Open Lakehouse闭门会核心洞察
作者分享 Open Lakehouse 闭门会洞察，介绍 Apache Iceberg 现状与未来。2025 年 6 月发布 V3 规范，实现跨引擎操作。现正筹划 V4，有元数据优化、CDF 演进等方向，还探讨了 BLOB 类型和 Lance 格式融合等。
面壁MiniCPM-SALA模型，稀疏-线性注意力，单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA，基于此训练的MiniCPM-SALA模型，在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理，训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力，采用混合架构，继承权重降低成本，在长文本处理上优势明显。
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。
Nature子刊 Scientific Data | 九家单位联合打造！AeroFlowData
现有湍流数据库多聚焦中低雷诺数基础湍流问题，难应对复杂工程高雷诺数湍流挑战。西北工业大学联合八家机构建全球共享的高雷诺数湍流数据库AeroFlowData，结合多技术获取数据，收录近40类模型、超500种工况，数据近100TB。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。
RXD大会首发北京：当硅谷还在谈论物理AI，西门子已重写工业规则
3月23日，西门子Siemens RXD大会在北京开幕。西门子首席执行官博乐仁称，AI是通用型技术，公司有贯通硬软件与数据的技术栈。大会发布26款新品，多指向硬件，还展示了数字孪生等应用，凸显数据和行业知识重要性。