「数据中心动态训练」共找到 2592 篇相关文章
专为小说、角色扮演等而生:元象开源泛娱乐场景底座模型
元象作为AI与3D技术服务公司,此次开源XVERSE-Ent系列中英双语大模型。它采用MoE热启动技术与三阶段训练策略,解决泛娱乐场景痛点,适配多元语境,有高部署性价比,为行业提供泛娱乐AI解决方案。
HBM之父:HBM的终点是HBF
韩国SK海力士宣布完成HBM4开发,它将成数据中心和AI芯片首选。HBM4有出色数据处理速度和能效,应用后AI服务性能或提升69%。HBM之父金正浩教授预测,未来HBF将取代HBM,还提出金氏定律指导行业发展。
AGI新技术路线:下一代稀疏注意力机制Monte Carlo Attention开源
超对称技术公司开源了 Monte Carlo 注意力机制,用于新版基座模型 BigBang - Proton。它在二进制块编码技术上,用块间代表交流机制实现线性复杂度,解决了传统方法的缺点,可实现理论上无限的上下文长度,对现有预训练技术和硬件设计影响深远。
相机参数秒变图片!新模型打通理解生成壁垒,支持任意视角图像创作
S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型,它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练,解决此前模型问题,还构建相关数据集和评测基准,性能出色。
抖音&LV-NUS开源多模态新模,以小博大刷新SOTA,8B推理比肩GPT-4o
抖音SAIL团队与LV - NUS Lab联合推出多模态大模型SAIL - VL2,以中小参数规模在106个数据集实现性能突破。该模型从架构、数据、训练三方面创新,后经全链路优化,在多数据集验证中表现卓越。
英伟达韩松团队新作:具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron,在基准测试中表现出色,准确率与Qwen3等相当甚至更优,生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化,代码和预训练模型将开源。
刚刚,高盛发布26页深度 AI 报告:谁将为GPU的饥渴买单?
高盛发布26页《Powering the AI Era》报告指出,AI服务器农场吸电速度远超电网扩容,引发电力危机。报告分析电力供应来源、应对策略等,还提到数据中心供需缺口扩大,电力成AI最大瓶颈,中国公司或因电力等优势成劲敌。
VLA统一架构新突破:自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构,基于全离散、自回归机制建模多模态信号,后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录,在真机操控和自动驾驶有潜力,为多模态感知决策融合带来新思路。
NVIDIA发布最强开源模型,效果和速度全面超越DeepSeek R1
NVIDIA推出Llama - Nemotron系列开源模型,有LN - Nano、LN - Super、LN - Ultra三款。旗舰款LN - Ultra在权威测评中碾压DeepSeek - R1等,运行效率还更高。有“动态推理开关”功能,代码数据全公开,或引发AI推理效率革命。
Thinking Machines首款产品重大更新:K2 Thinking、Qwen3-VL都可以微调了
由前OpenAI CTO创办的Thinking Machines Lab推出的首款产品Tinker API有重大更新。取消候选名单面向所有用户,还可微调Kimi K2 Thinking,新增兼容OpenAI API接口,支持Qwen3 - VL视觉输入,降低模型训练门槛。