「从零训练」共找到 4856 篇相关文章
Orion:面向注重隐私用户的新型浏览器——零遥测、零广告、防范 AI 追踪
Kagi发布新型浏览器Orion 1.0,默认注重隐私、零遥测、无集成广告跟踪技术。它支持Chrome和Firefox扩展,将AI排除核心以保安全,资金源于付费订阅。不过因非开源,隐私声明遭质疑。
突发!OpenAI新模型Astra吓瘫奥特曼:暂停训练两周,GPT-6训练一并冻结
OpenAI宣布暂停内部最强大模型强化学习,Astra模型暂停训练两周,GPT - 6也暂停。原因包括Hugging Face安全纰漏和Astra网络攻击能力越线。还采取物理隔离、严格监控、打击作弊等措施,或有营销意图。
从GLM-4.5到GLM-5,我见证了一个模型从码农晋升为架构师
智谱以匿名方式将GLM - 5放到OpenRouter公测,其表现亮眼。在AI编程从Vibe Coding转向Agentic Engineering的背景下,GLM - 5参数规模提升,成绩优异,实测决策有架构师思路,持久力强,不再只是‘平替’。
7,700+ star 微软 SkillOpt 可以训练的Skill
微软研究院开源了SkillOpt(7700+ star),把Skill文档当成‘可训练的权重’来优化。它有独特的6阶段流水线、核心验证门控、Protected Regions机制,还有SkillOpt - Sleep预览功能,让Skill文档可系统化训练。
Ultralytics & lightly-train:简化计算机视觉模型训练,无需标签
在计算机视觉领域,获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练,减少标注成本与时间,可集成到现有训练管道,支持多种模型架构和应用场景。
MoE RL 实战:统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样,消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等,分析训练难点,定位 KL Loss 异常源于量化原理,验证其在 MoE 模型 RL 场景优势,指出模型规模与训推不一致的关联。
庞若鸣还有苹果论文?改善预训练高质量数据枯竭困境
苹果基础模型原负责人庞若鸣在 Meta 任职期间,其在苹果参与的高价值研究仍不断发表。研究团队针对大模型训练中高质量数据枯竭问题,提出 Synthetic Bootstrapped Pretraining (SBP) 预训练流程,提升模型性能。
昇腾MindSpeed:分布式训练加速库的创新实践与突破
在2025年QCon全球软件开发大会上,华为工程师郑加利分享昇腾MindSpeed分布式训练加速库。它在计算、通信、显存等多维度优化,提升训练效率,还介绍业界加速库及MindSpeed架构,阐述多种优化策略。
零基础指南:从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历,系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径,涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容,还介绍各环节方法、策略和实践案例。
用 Docker 跑大模型训练,Unsloth 解决了环境配置难题
Unsloth AI 发布 Docker 镜像版本,解决本地训练大模型环境配置难题。拉镜像就能训练,依赖和示例 notebook 都打包好。使用简单,不过有暂不支持 Mac 系统等限制,单卡 NVIDIA GPU 场景较适用。