「微调加速」共找到 886 篇相关文章
ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI,加速科学发现,小时级写出通用积分器,低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序,通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果,成本低、耗时短,且底座灵活,可换算法和任务,但推广需解决验证速度和可信度问题。
东方理工团队提出HiDrop:重构MLLM计算路径,压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop,基于MLLM不同层功能差异,设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示,它能压缩约90%视觉Token,保持98.3%性能,实现训练和预填充加速。
单应计算加速数十倍、计算量减少95%!基于几何的SKS和ACA矩阵分解被提出
东华大学、上海交大和中科院自动化所团队提出基于几何的SKS和ACA单应矩阵分解,计算量比通用方法减超95%,能减少二维码扫描等应用的计算消耗,有望用于多领域,论文已被IEEE T - PAMI接收。
5Y News|微分智飞连续完成PreA & PreA+轮融资,加速飞行具身智能领域技术布局
近日,微分智飞连续完成PreA轮和PreA+轮融资,总金额近两亿。该公司成立于2024年具身智能兴起之际,依托四大核心技术打造飞行具身大脑及群体智能系统,其产品已在多行业应用,还在前沿技术有突破。
协同加速,多机器人协作不再「慢半拍」!软硬一体化框架ReCA破解具身智能落地效率瓶颈
佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA,针对多机协作具身系统,从算法、系统、硬件跨层协同优化,经评估,实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%,为具身智能落地奠基。
Anthropic 调整 Claude 额度;黄仁勋最后登访华机;GPT-5.6加速来袭;李彦宏提出AI新指标DAA
2026年5月14日AI资讯日报涵盖多领域动态。新闻有Meta田渊栋创业、黄仁勋访华等;产品应用涉及Hermes Agent、百度秒哒3.0等;推荐文章含腾讯程序员构建执行环境等观点。
Claude团队用Qwen测试全新训练方法
Anthropic最新研究提出中训练(MSM),在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示,新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降,还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合,可提升模型泛化能力。
32倍加速,58秒搞定720p视频!字节发布离散自回归框架,统一视觉生成和长视频生成
字节发布InfinityStar框架,将5秒720p视频生成时间从30多分钟缩至58秒,还支持多样任务。它基于对视频本质思考设计时空金字塔模型,将时空分离,通过多项技术优化,性能表现出色,不过也存在一些技术局限。
告别微调!腾讯提出Training-Free GRPO:无需更新参数,还能保证泛化性,成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳,传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO,无需更新参数,通过上下文学习提升性能,成本低且泛化性好,是传统强化学习有力替代。
AI大模型开发核心技术栈:从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱,解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架;模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调;推理优化含关键技术与主流框架;AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。