「后训练技术」共找到 5938 篇相关文章
更高智商更快思考!蚂蚁开源最新万亿语言模型,多项复杂推理SOTA
蚂蚁正式发布拥有万亿参数的通用语言模型Ling-1T,超越多个开源和闭源模型,在多项复杂推理基准中取得SOTA表现。它推理和代码能力强,研发采用‘中训练+后训练’,还提出新奖励机制和LPO方法。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时,样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架,动态调整训练能力、用正交初始化,实验显示其在单图像和多图像任务表现优,用户更偏好其生成图像。
AI Code要变天了,Meta首个代码世界模型登场!
Meta FAIR推出32B参数的代码世界模型(CWM),旨在探索世界模型如何改变代码生成和推理,code和mode已开源。在SWE - bench验证中表现优,能与更大规模或闭权重的LLM竞争,还介绍了训练、数据集等情况。
氛围感编程,说干就干用AI手搓一个微信带货小程序
非技术岗位的市场人尝试搭建AI荐香微信小程序。从想法萌芽到开发上线,介绍了用微信小店功能、AI编程工具实现的过程,还分享大模型接入、连接小店等技术难点及UI优化、上架要点,展示了AI编程潜力。
OpenAI Astra被曝引入「循环深度」能力飙升!安全专家坐不住了
OpenAI 最强新模型 Astra 或即将发布,它是首个达「关键级」网络安全能力门槛的模型,在测试中表现优异。《The Information》爆料其用「循环深度」技术,能力提升但引发安全专家担忧,该技术可使模型内部计算增多,思维链监控或失效。
GPT之父:只用上世纪数据训AI,它居然也会写Python?!
GPT之父Alec Radford团队训练出talkie - 1930 - 13b模型,其训练数据截止1931年。该模型能说新政立法、写Python代码。团队还对比其与现代模型,发现核心能力差距不大,且用老语料调教它成聊天助手时现风格问题。
小红书开源大模型dots.llm1,初次出手,小有惊艳!国外网友们又炸了……
小红书hi lab团队公布首个开源大模型dots.llm1,这是142B参数的MoE模型,仅14B激活参数就能与Qwen2.5 - 72B打平。它开源力度大,训练效率高,数据处理精细,训练稳定,获国外网友高度关注。
6.1B打平40B Dense模型,蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0,其以轻量级配置展现卓越性能,在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡,为大模型‘参数膨胀’提供新路径,还在多领域应用表现出色。
欲取代transformer的SSA(次平方稀疏注意力)解读
文章解读了欲取代Transformer的SSA(次平方稀疏注意力)算法。它支持12M tokens上下文,比fastAttention快52倍,训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性,有计算和内存线性扩展等特性,经三阶段训练可可靠利用长上下文。
星海图高继扬:具身智能下半场,应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点,认为2026年是下半场,核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体,未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’,下游将形成大生态。