「训练体系」共找到 2686 篇相关文章
马斯克点火全球最大超算,首个1GW狂飙奇点!6万亿Grok 5在训
马斯克官宣全球首个吉瓦级超算Colossus 2上线,狂堆55万块GPU,目标百万。下一代Grok 5已在训练,6万亿参数将引爆智能奇点。同时,全球AI巨头掀起算力军备赛,但美国面临电力短缺难题。
一个模型统一4D世界生成与重建,港科大One4D框架来了
港科大研究团队提出 One4D 框架,可统一 4D 生成与重建,构造同步输出多模态的视频扩散模型,支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点,用合成与真实数据混合策略训练,实验表现佳。
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%?
文章指出AI编码采纳率低,原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题,还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧,最后分享项目实战效果。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板,其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型,指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系,明确高质量长文数据条件,给出核心能力的数据配方与评估法,还整理数据集和基准,提出待解问题。
挤干大模型高分「水分」!最强模型仅49分,南大傅朝友发布Video-MME-v2
南京大学傅朝友团队在 Google Gemini 评测团队邀约下推出视频理解新基准 Video-MME-v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分,揭示模型与人类的巨大鸿沟、传统 Acc 指标虚高、“Thinking”并非总是增益等现象。
杨植麟带 Kimi 团队深夜回应:关于 K2 Thinking 爆火后的一切争议
上周,月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking,主打“模型即 Agent”,引发广泛关注。今日凌晨,杨植麟等团队成员在 Reddit 开展 AMA 活动,回应 K2 Thinking 相关问题,如 KDA 机制应用、训练成本、速度与准确性平衡等。
OpenAI最强对手出现!马斯克发布Grok-4,性能碾压Claude 4两倍!
半小时前马斯克发布Grok - 4,虽Grok3.5跳票、直播迟到被吐槽,但它训练量和算力投入大。在多项基准测试中碾压Claude Opus 4,还具备原生工具调用等能力,xAI目标是让其更快更智能。
边画边想!多模态Reasoning迎来巨大提升!
论文指出文本无法精准表达空间关系,现有视觉语言模型(LVLM)在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理,经三阶段训练,在五大空间推理测试中表现出色,还开源资源,有望带来机器认知升维。
Ψ₀刚刚开源了!迈向通用人形机器人的基座模型
南加州大学团队开源迈向通用人形机器人的基座模型Ψ₀,仅需80条真机遥操作数据,在总体任务成功率和子任务指标上平均领先NVIDIA最新开源模型GR00T N1.6超40%,还介绍了其数据、训练、架构等方面。
从提需求到部署发布,全AI全自动化后,研发效能全面跃升
文章介绍腾讯在研发中推进AI全自动化,将自动化向上下游环节延伸,分L1、L2、L3阶段演进。阐述了面临的挑战及应对举措,分享人机协同和全自动化交付实践,展示效果数据,展望未来双轮驱动体系。