「低精度训练」共找到 3108 篇相关文章
百度Qianfan-VL开源,纯国产自研昆仑芯跑出世界一流
百度开源全新视觉理解模型Qianfan-VL,有3B、8B和70B三个版本,在昆仑芯P800芯片上训练。该模型多模态能力强,OCR和教育场景表现突出,跑分超国际主流模型。芯片功耗低、架构优,模型训练方法创新。
奖励模型终于迎来预训练新时代!上海AI Lab、复旦POLAR,开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段,奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR,采用策略判别学习新范式,适配强化微调,性能和泛化能力强,为LLM后训练带来新可能。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍,百川循证增强大模型横扫全球医学考试!
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus,将循证医学理念融入训练和推理,首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低,多国医考成绩优异,已上线百小应APP并开放API。
不换 Kimi 底座,1/10 成本追平 Opus 4.7?Cursor 用 Composer 2.5 反击 Claude Code
Cursor 发布 Composer 2.5 应对竞争,虽沿用 Kimi K2.5 底座,但通过后训练提升性能。它跑分接近 Opus 4.7,价格更低,在长任务处理上表现更好,还公布多项技术进展,正推进大模型训练。
3B模型性能小钢炮,“AI下半场应该训练+验证两条腿跑步”丨上海AI Lab&澳门大学
上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench,填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要,当前验证方法有困境,新模型验证精度高且能用于强化学习。
前OpenAI科学家&GPT之父:预训练精准数据过滤,极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文,提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片,以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍,且不损通用智能。
字节Seed新方法!开源8B代码模型:自己筛数据训练自己,同量级SoTA,还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据,成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己,打造8B参数轻量级开源代码模型,性能超百亿级对手,不过也存在通用和数学能力短板。
OpenClaw 能“边用边训”了:智能体强化学习训练框架 AReaL v1.0 稳定版发布
3月4日,蚂蚁集团联合清华发布开源强化学习训练框架AReaL v1.0稳定版,主打‘Agent一键接入RL训练’。它解决现有智能体框架接入训练成本高、缺乏持续进化能力的问题,还推出原生训练引擎Archon,集成AI辅助开发体系。
地瓜机器人携手虚时科技,补上具身智能的仿真数据“黑洞”|甲子光年
5月12日,虚时科技与地瓜机器人联合开发的AnySceneGen平台发布,这是面向具身智能训练的仿真空间生成平台。具身智能训练需海量数据,传统仿真数据生产依赖人工,效率低。该平台以模型替代人工,重构生产方式,优势显著。
从「降本增效」到「智能中枢」:低代码在 AI 浪潮中的价值重估——专访金现代赵鹏程谈企业数字化转型新引擎
LowCode低码时代专访金现代轻骑兵低代码PaaS平台产品经理赵鹏程,探讨AI与低代码融合对软件工程范式革新和企业数字化转型的影响。介绍了低代码价值重估、应对新兴技术、企业实践、跨越工程化鸿沟路径、核心竞争力及未来展望等内容。