「训练优化」共找到 3102 篇相关文章
LeCun预言成真!790年长视频,炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场,谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5,340亿参数,基于790年长视频数据训练,其架构优越,推理快,能力强,还公开技术报告邀全球探索。
这些关于研发提效的深度实践,值得每一位开发者关注 | AICon
6月27 - 28日AICon北京站上,一线大厂技术大牛将分享“AI赋能研发提效”经验,涉及AI编程范式革新、代码智能化落地、研发流程优化等多方面,呈现技术演进与落地路径。
LLM又曝致命缺陷:根本不会看时钟!博士惊呆,准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷,读取时钟准确率仅38.7%,判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力,虽部分模型有亮点,但整体表现不佳,凸显训练数据和推理方式改进需求。
AI不会自动带来好结果
马斯克称未来劳动力成本趋近零,人人高收入、工作成爱好。但AI是存量优化,不创造新岗位。其观点有致命漏洞,如生产红利分配不公、高收入资金来源不明、忽略工作社会意义等。
CMU&NYU最新工作解释:存储在权重里的“智能”是从哪来的?
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论,提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity,通过神经网络训练近似计算,实验验证其有效性,并给出启示。
AI真的需要「像人类」那样思考吗?AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展,但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架,引入 α - moment 实现无需训练的推理调控,实验显示其能提升准确率和效率。
DeepSeek R1/V3作者开源轻量级vLLM,1200行代码读懂大模型推理技术!
DeepSeek R1/V3作者俞星凯开源轻量级vLLM——Nano - vLLM。它有快速离线推理、代码可读、含优化套件等特性,还给出了RTX 4070等硬件和Qwen3 - 0.6B模型的基准测试配置。
自建一个 Agent 很难吗?一语道破,万语难明
作者分享给传统研发平台接入 Agent 开发能力的经验,介绍技术选型、方案落地、系统提示词优化、知识库建设等内容,还提及工具接入、上下文管理等方面,为想自建 Agent 的人提供启发。
阿里新研究:统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架,融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码,解决传统自回归模型问题,经联合训练,实验显示其性能优,两模型还能相互助力。
基于 Elasticsearch 创建企业 AI 搜索应用实践
Elastic 中国社区首席布道师刘晓国,分享基于 Elasticsearch 创建企业 AI 搜索应用实践,介绍其向量搜索技术及 RAG 应用开发,还提及智能时代搜索需求变化、混合搜索优势及 Elasticsearch 优化改进等内容。