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算法论文7

超越Claude 3.5和o1!8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭

近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时,能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法,在ARC和BBH数据集上性能显著提升,超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。

新智元
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【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access (文末送书)

文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽,实现朴素自定义设备内存拷贝函数,对比不同数据类型、大小及方法的性能,得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。

GiantPandaLLM
新闻资讯8

模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum

本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略,团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略,认为扩大模型规模和数据量仍重要,合成数据是延续Scaling Law的关键。

AI科技大本营
新闻资讯7

1 亿美元 ARR、不设 AI 硬件产品经理,Plaud 如何拿下全球百万用户?

本文采访了Plaud中国区CEO莫子皓。他表示Plaud更像大模型公司,硬件是获取用户context的入口。还谈到职业经历、大模型在医疗应用原因,指出做硬件要补短板,产品迭代谨慎且快,目标是拓展智能边界。

InfoQ
新闻资讯7

刚刚,OpenAI正式发布o3-pro!奥特曼激动更新博客:温和的奇点

今日凌晨,OpenAI发布o3-pro,Pro订阅用户可通过ChatGPT和API使用。其在多项任务表现出色,但在ARC-AGI数据集上与o3相近且成本高。网友测试评价不一,此外OpenAI CEO奥特曼还发表博客展望AI未来。

机器之心
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ASO是什么意思?ASO目标与工作内容,ASO常见误区(基础篇)

ASO(应用商店优化)的精髓在于通过对产品特性的分析与用户群体标签的判断,挑选相关度高的关键词,提升App的覆盖、曝光、转化,从而获取更多用户。它不仅包括关键词搜索排名优化,还涉及榜单排名、转化率、推荐位等优化,提升App在应用商店的自然下载量。

孔学长
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合理利用应用商店ASO优化工具,提升APP产品权重和转化率(工具篇)

应用商店优化(ASO)是提升App曝光和下载转化率的关键过程,涉及榜单排名、关键词搜索、转化率及其他展位优化。图标、截图、宣传文本、关键词设置等都是影响用户感知和下载决策的重要因素。

孔学长
产品应用8

MiniMax都在用!5500PB幕后功臣首次亮相,国产黑马祭出杀招

AI浪潮中,数据流不动致GPU算力空转,XSKY星辰天合举办AIMesh产品战略发布会破局。AIMesh含三网,分别解决IO墙、重力墙、内存墙问题,且开放解耦,获多方认可。

新智元
新闻资讯7

不只是行业 Know-How,营销类 Agent 工程化落地难题有何解?|对话瓴羊副总裁、友盟+总经理毛波

今年是“AI Agent 元年”,营销 Agent 热门但有难题待解。InfoQ 对话瓴羊副总裁毛波,探讨营销 Agent 落地困境、工程化挑战、未来护城河及发展机会,友盟+推出产品并提供方案助力解决问题。

InfoQ
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中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十】| “过拟合” 与 Dropout

文章围绕神经网络过拟合问题展开,介绍了过拟合的概念、危害及产生原因,阐述了缓解过拟合的正则化方法,重点介绍了Dropout随机失活,还指出其局限性及在大模型中的应用策略。

AI大模型应用实践