「低精度训练」共找到 3113 篇相关文章
Agentic Coding表现创新高，全新KAT系列模型强势霸榜SWE-Bench
快手 Kwaipilot 团队推出 KAT 系列两款 Agentic Coding 大模型，KAT - Dev - 32B 开源，KAT - Coder 闭源。两模型在 SWE - Bench Verified 表现出色，且在多训练阶段创新优化，有强大代码生成能力和涌现现象。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 参与超50个企业级AI产品构建。他们指出，如今AI产品构建成本降低，但多数仍失败。还分享开发陷阱与路径，如从低自治高控制起步、建立CC/CD框架等，也对AI未来发表看法。
英伟达新架构引爆全模态大模型革命，9B模型开源下载即破万
英伟达推出全模态大模型OmniVinci并开源，其90亿参数规模性能超同级别甚至更高级别模型，训练数据效率是对手6倍，能精准解析视频和音频，在多模态应用场景中表现卓越，下载量破万。
Qwen拿半成品刷下AIME'25满分，给别人留点面子吧……
开源之王Qwen的Qwen3“超大杯”推理版虽为早期预览版，仍在训练中，但已在AIME 25和HMMT25达100%准确率，超GPT - 5系列。该预览版可在Qwen Chat免费试用，API已上线阿里云。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。
16岁创业，22岁做成百亿独角兽！3位高中同学帮大厂训AI年入1亿美金
Meta豪掷143亿收购Scale AI，其CEO加盟Meta。这一并购让Mercor创始人Brendan Foody看到机会，认为Scale AI失去中立性，大厂或不再合作。Mercor为AI实验室提供训练人员，年入1亿美金，估值达百亿。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
大模型再爆弱点！旧记忆忘不掉，新记忆分不出，准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM，测试大语言模型（LLM）上下文检索能力。结果显示，随干扰增加，模型准确率对数下降至零，提示工程效果有限，需调整模型架构或训练范式。
谷歌 DeepMind 发布机器人学基础模型 Gemini Robotics On-Device
谷歌 DeepMind 推出 Gemini Robotics On-Device，这是视觉 - 语言 - 行动基础模型，可在机器人硬件本地运行，低延迟且能针对特定任务微调。它是 Gemini Robotics 家族最新迭代，还发布相关基准测试。模型待广泛可用，SDK 可在 GitHub 找到。
想知道你的LLM API被过度收费了吗？隐藏的Tokens终于可以被审计了
马里兰大学CASE Lab团队研究商业不透明大模型服务（COLS），定义其风险，提出三层审计蓝图。还推出验证框架CoIn，能高效识别token数量膨胀，有可定制性且审计开销低，为构建信任提供技术支撑。