「训练推理效率」共找到 4341 篇相关文章
上交大智能计算研究院论文:不只算对答案,大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM,通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限,在多数据集测试中,小参数的 StepORLM 表现超大型模型,还分析现有方法缺陷并提出解决框架,有重要方法论和应用意义。
啊?微博7800美元训的大模型,数学能力超了DeepSeek-R1
近日,微博发布自研开源大模型VibeThinker,15亿参数却在数学测试上击败6710亿参数的DeepSeek R1,后训练成本仅7800美元。其为AI产业带来新思考,还将推动微博AI应用发展。
开放全栈!超越π0,具身智能基础大模型迎来真·开源,开发者狂喜
继π0后,具身智能基座模型WALL - OSS正式开源,多项指标超越π0。它是通用多模态具身模型,具良好推理和泛化能力。背后自变量机器人刚完成近10亿A + 轮融资,开源将降低具身智能门槛。
腾讯混元 TurboS 技术报告首次全公开:560B 参数混合 Mamba 架构,自适应长短链融合
日前腾讯混元 TurboS 技术报告全公开。它是超大型 Hybrid Transformer - Mamba 架构 MoE 模型,有自适应长短思维链机制,总参 560B。在多榜单成绩亮眼,多语种和多任务处理能力强,还介绍了核心创新、训练策略等。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法,采用自顶向下策略,实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
让大模型学会「心灵感应」:基于思维沟通的多智能体合作范式来了
NeurIPS 2025的论文提出思维沟通概念,建立潜在思维可识别性理论,构建ThoughtComm框架。该框架让模型共享潜在思维,跳过语言冗余歧义,实验显示其提升了协作效率与推理能力,或开启新智能形态。
Snapchat提出Canvas-to-Image:一张画布集成 ID、姿态与布局
Canvas-to-Image 是面向组合式图像创作的全新框架,将不同控制信息整合在同一画布,简化图像生成控制流程。它解决了传统生成流程中控制方式分散的问题,能在推理阶段组合多种控制信号,实验效果良好。
苹果出手!改进GRPO,让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型(dLLM)在编码任务中表现不明的问题,基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究,定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法,填补开源dLLM训练和推理机制空白。
国产大模型新SOTA:蚂蚁万亿级旗舰模型赶超GPT-5
蚂蚁集团开源万亿参数旗舰大模型Ling-1T,属Ling 2.0家族。它激活比例低降低运算成本,训练有“Ling缩放定律”等方法,多项测试超主流模型,不过处理超长上下文成本较高。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作:别再给模型叠加「高级词」了!模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law,即文本频率定律,揭示文本频率对模型训练及推理的重要性,还给出工程解法,实验效果显著,为行业带来新思路。