「混合强化学习」共找到 1683 篇相关文章
8种LLM架构设计大比拼:从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2,究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计,如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术,像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构,还分析不同设计对性能、效率的影响,助读者了解LLM架构差异。
DeepSeek R2没来,Kimi K2来了,VLLM,SGLang首发支持
Moonshot AI发布Kimi K2大语言模型,采用混合专家架构,总参数量达1万亿。其有多项技术创新,在多个基准测试表现突出。发布两版本,用修改版MIT协议开源,vLLM、SGlang首发支持,已上线多服务。
最强3B「小钢炮」,代码数据全公开!推理随意开关,128k超长上下文
Hugging Face推出30亿参数模型SmolLM3,支持128k长上下文,训练等全链路开放。它在架构、数据混合策略等多方面优化,性能超Llama3.2 - 3B等,还公开双模式指令模型构建方案。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++,长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制,保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源,研究在性能和效率上优势明显,有广泛应用价值和拓展空间。
北大卢宗青:现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质|具身先锋十人谈
北大卢宗青作为具身大脑创业者,认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路,其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。
面壁MiniCPM4推理速度3倍,碾压同尺寸Qwen3,阿里上眼药了~
面壁发布包含10个模型的MiniCPM4系列,其推理速度快。它有高效模型架构、学习算法、高质量训练数据和推理系统等创新点,还给出了MiniCPM4实战代码及启用InfLLM v2的参数设置。
华为 | MoE推理「王炸」组合:昇腾原生盘古推理,性能狂飙6-8倍!
华为团队推出昇腾平台原生Pangu Pro MoE 72B模型,经系统级软硬协同等优化,推理性能提升6 - 8倍。还提出分层混合并行等策略,打造融合算子,设计推理算法,在昇腾不同平台展现卓越性能。
AI摧毁就业?DeepMind CEO:这是一场比互联网更猛的职业洗牌
谷歌DeepMind CEO Hassabis认为AI虽可能颠覆职场,但会创造新工作,提高生产力。他强调学习STEM、上手AI工具的重要性,也指出AI缺乏“安全护栏”,需全球公约监管,还乐观期待AI让人类不再自私。
经典ReLU回归!重大缺陷「死亡ReLU问题」已被解决
在深度学习领域,经典 ReLU 函数因简洁性等优势受青睐,但有「死亡 ReLU 问题」。德国吕贝克大学等机构研究者引入 SUGAR 方法,不牺牲 ReLU 优势解决该问题,还设计 B - SiLU、NeLU 函数,实验显示性能提升显著。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式,LLM推理效率大幅提升!
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式,开发标记语言PASTA - LANG,采用双阶段训练流程,设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量,有可扩展性,为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。