「低精度训练」共找到 3115 篇相关文章
刚刚,Anthropic发布Sonnet 5,性能接近Opus 4.8,但不一定更便宜
Anthropic发布Claude Sonnet 5,称其为最具Agent属性的Sonnet模型。它在推理等方面性能提升,接近Opus 4.8且价格低。安全评估有改善,但网络安全逊于Opus 4.8。已正式可用,有优惠首发价。
最大开源第一视角数据集 EgoLive 来了,名校站台、近百家机构争相申请
今年4月京东开源业界最大人类第一视角数据集EgoLive,已获近百家机构申请。它用自研设备采集,经多模态处理,覆盖多场景任务。其数据用于JoyAI - RA训练,在真实场景验证效果好,还推动具身智能数据标准化。
ACL 2026|打破推理同质化!阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO,改进rollout策略,在关键节点生成更具区分度的推理轨迹,结合信息瓶颈自奖励机制,在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
ChatGPT Images 2.0震撼发布!碾压谷歌Nano Banana,设计真要完了
北京时间凌晨3点,OpenAI发布ChatGPT Images 2.0,是先进模型,能处理复杂视觉任务。它精度控制力高、多语言能力强,风格表达成熟,支持多种宽高比,有现实世界理解能力等,已向相关用户开放,但也有局限性。
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中,长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架,将记忆检索工作外包给轻量级代理模型,在8个权威测试中超越现有方案,且已开源。
GLM-5登顶开源模型No.1!智力指数首破50大关,打平Opus 4.5
在Artificial Analysis评测中,GLM - 5成开源权重模型智力排名第一,是首个智力指数破50的开源模型,除代码能力外各方面表现出色。它集成DeepSeek稀疏注意力,参数规模大,擅长“搞钱”任务,幻觉率低且输出精简。
上交大智能计算研究院论文:不只算对答案,大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM,通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限,在多数据集测试中,小参数的 StepORLM 表现超大型模型,还分析现有方法缺陷并提出解决框架,有重要方法论和应用意义。
NVIDIA重磅开源!OmniVinci 仅 9B 模型就拿下多模态冠军!
英伟达推出全模态大语言模型 OmniVinci,架构有三大创新。OmniVinci - 9B 模型表现亮眼,多测试中大幅超 Qwen2.5 - Omni,且训练量仅为其六分之一。其架构经多阶段流程实现全模态理解,还支持多种功能。
Yann LeCun放出憋了20年的大招:Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型,参数高达10亿,推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构,是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果,仅需62小时机器人数据训练就能执行任务,打脸质疑者。
对话蚂蚁吴伟:训推一体池化调度,如何把GPU用到极限
AICon大会前,与蚂蚁集团吴伟深度对话,探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异,只在推理或训练内优化有资源闲置,国产卡缺全链路生态,软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。