「训练方案」共找到 2848 篇相关文章
腾讯的这款AI数据智能体工具Lumos,颠覆了传统的数据分析
文章聚焦腾讯AI数据智能体工具Lumos,它是Tomoro的数据智能体,采用多智能体架构解决复杂问题。文中介绍其技术思路、实践方案,如解决多智能体一致性、提升查询响应等,还提及后续优化方向。
PITT | 提出PhyT2V框架:让文生视频(T2V)更符合物理规律(CVPR2025)
当前T2V技术迈向推理驱动阶段,物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架,不依赖模型重训练或大规模外部数据,可增强主流T2V模型能力,有低落地门槛和良好泛化性。
鸿蒙元服务的“体验密码” | 从京东到深圳万象城,看技术底层如何让服务直达用户
AI时代,系统能感知用户场景与需求,主动推送服务。鸿蒙元服务解决用户体验痛点,其技术底座帮开发者“减负”。如京东复用代码,深圳万象城优化停车服务,还为中小商户提供零代码开发方案。
人形机器人交付元年,行业从卷模型转向拼数据
2026年是具身智能交付元年,行业从卷模型转向拼数据。全球权威机构重新定义“人形机器人数据”地位,真机数据是模型落地关键。乐聚等企业积极布局,通过训练场模式获取数据,解决行业痛点。
32G内存条从800元暴涨到3800元之后
央视财经报道内存涨价潮席卷全球,从上游芯片制造到下游终端产品均受影响。AI爆发致存储芯片供需失衡,上游厂商利润狂欢,中游方案商转型,下游终端产品成本上升、格局分化,产业进入价值重构新周期。
阿里巴巴新论文:让LLM学会管理记忆,告别人工规则
大型语言模型处理长对话或复杂任务时,记忆管理靠人工规则,效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略,AgeMem框架统一长短期记忆管理,经三阶段训练,效果显著。
极简主义的胜利:清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构,仅用单阶段训练和固定超参数,在1.5B模型上刷新性能纪录,计算量仅为复杂方法50%,挑战了复杂技术堆叠现状。
OpenAI算力账单曝光:70亿美元支出,大部分钱花在了“看不见的实验”
据Epoch AI统计,去年OpenAI计算资源支出70亿美元,多以租微软云算力支付。其中50亿研发算力,大多用于幕后研究和实验,非爆款模型的最终训练,也解释了其2024年亏损原因。
开放世界任务成功率82%!美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型,引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%,远超现有方法,为通用机器人控制提供新思路。
面对MCP"工具投毒",我们该如何应对
近期MCP爆火但安全风险显现,安全机构指其有严重漏洞,会致‘工具投毒攻击’。本文介绍通过客户端/服务器代码复刻攻击过程,剖析MCP客户端和服务端安全风险,还给出阿里云的两种安全监控方案。