「链式训练结构」共找到 2566 篇相关文章
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
微软刚发布Mu模型：支持Windows智能体，小参数跑出10倍性能
今天凌晨微软发布创新小参数模型Mu，3.3亿参数性能比肩Phi - 3.5 - mini，体量小10倍，离线NPU笔记本每秒超100 tokens响应。它支持Windows智能体，架构有多项创新，经训练优化后智能体表现出色。
00后投身具身智能创业，剑指机器人界「Model 3」！已推出21个自由度灵巧手
具身智能创业公司灵初智能推出自研灵巧手，每只手21个自由度，操作能力强。其目标是将机器人整机价格打到17000美元，走‘Model 3式的产业破局之路’，还提出分层端到端算法解决训练难题。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
SceneGen: 单图像驱动的多资产3D 场景生成
上海交通大学提出SceneGen框架，可从单张场景图像及其对应目标掩码中，同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成，在效率与稳健性上优于现有方法，虽有局限但应用潜力大。
机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕，具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限，上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA，提出分层架构和新推理机制，用大量真机数据训练，在长程任务表现出色。
代码生成要变天了？被质疑架空后，Yann LeCun携320亿参数开源世界模型“杀回来了”
在新一代代码生成模型不断涌现的当下，Meta FAIR CodeGen团队由Yann LeCun领导发布了代码世界模型CWM。它有320亿参数，创新训练方式使它不仅会写代码，还能模拟执行，性能测试表现不俗，在圈内引发热议。
张小珺采访了Kimi杨植麟，Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟，杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Adam与Muon对比，Muon学习效率高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式上限高；还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。
LLM+RL遭严重质疑，随机/错误等虚假奖励也能提升至标准效果？
论文在AI领域观察到类似随机给糖或奖励错误答案让孩子成绩提升的现象，‘虚假奖励四大奇招’效果接近用标准答案训练，Qwen2.5 - Math - 7B模型在测试集上性能飙升，还揭示了Qwen特别的原因及随机奖励有效的推手。