「强配对数据」共找到 3364 篇相关文章
优化搜索系统：平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲，探讨搜索系统优化。以优步外卖为例，分析其在数据索引、检索和排名方面挑战，介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响，还提及架构、分片技术等内容。
模型遗忘不代表记忆抹除！首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律
研究人员发现大语言模型遗忘并非简单信息删除，可能藏于内部。他们构建表示空间诊断工具，区分可逆与不可逆遗忘，揭示真正遗忘是结构抹除。还在多种方法、数据集和模型上实证，得出系列结论。
我给阶跃星辰 Step 5 Preview 出了一道工程题
本文作者池建强参与阶跃星辰新一代旗舰大模型Step 5 Preview小范围内测，设置带两层bug和隐藏需求的编码工程题，与Qwen 3.8 Max、Kimi K3对比测试，分享实际项目使用体验，给出客观评测。
机器人全程自主收拾客厅！390亿美元估值机器人端到端新技能，英伟达持续加注
估值390亿美元、英伟达持续看好的Figure机器人有新进展，能完全自主、端到端全流程整理客厅。背后是其自主研发的具身大脑Helix 02系统，仅补充新数据就能掌握全新任务。
告别AI“乱画图表”！港中文团队发布首个结构化图像生成编辑系统
现有AI生图工具在结构化图像生成上问题多，理解与生成能力有鸿沟。港中文等校联合团队提出首个综合性方案，涵盖数据集构建、模型优化、评估基准三大模块，助多模态模型画准图，推动其发展。
大模型智能体不止能写代码，还能被训练成白帽黑客
Amazon AWS AI的Q Developer团队发布两项训练网络安全大模型的新方法Cyber - Zero和CTF - Dojo。前者不依赖真实环境生成训练数据，后者构建实战环境让模型学发现漏洞，二者结合为AI白帽黑客成长提供路径。
一文看懂“存算一体”
文章介绍存算一体概念，它因传统冯·诺伊曼架构在数据爆炸、AI崛起下暴露“存储墙”“功耗墙”问题而提出。阐述其发展历程、技术路线、存储介质、应用场景，也指出技术、生态、市场方面挑战，前景潜力大。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点，强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
告别碎片化日志：一套方案采集所有主流 AI 编程工具
在AI编程工具普及的当下，有效采集和分析AI代码生成数据成重要课题。该文介绍一套基于MCP架构的多AI工具代码采集方案，支持多种工具和操作系统，有轻量化、用户无感等特点，已和Aone合作。