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不靠海量数据,如何精准喂养大模型?上交Data Whisperer:免训练数据选择法,10%数据逼近全量效果

上海交通大学等团队提出 Data Whisperer,首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据,无需训练与人工标注,用 10% 数据让微调效果逼近全量数据,在多方面领先传统方法。

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蚂蚁多模态统一框架Ming-Omni:能看懂世界、会说话、还能画画

文章介绍蚂蚁多模态统一框架Ming - Omni,它可统一处理图像、文本等多模态数据。该框架解决了多模态训练中模态表示差异、收敛速度不一致等问题,采用分阶段训练,能用于图像、音频生成及多模态交互。

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消费级显卡跑大模型训练门槛再降:Qwen3-1.7B强化学习只需5GB显存

消费级显卡跑大模型训练门槛再降,Unsloth AI的FP8精度强化学习方案让Qwen3 - 1.7B的GRPO训练只需5GB显存且性能无损。该方案与TorchAO合作,有推理优势,还在内存优化等方面表现出色。

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SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言训练,让3D高斯「听懂人话」的一跃

文章引入 SceneSplat,首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法,提出自监督学习方案,构建发布 SceneSplat - 7K 数据集,在多个实验中达 SOTA 效果。

机器之心
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英伟达&MIT等推出Long-RL,长视频训练速度翻倍

英伟达联合MIT等推出Long - RL,它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架,能提升RL训练数据长度上限,让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存,LongVILA - R1是其明星应用。

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人才黑洞!UC伯克利系主任都加入A社了

UC伯克利EECS系主任Jelani Nelson暂离大学,加盟Anthropic训练团队。他算法课播放量超2100万,研究聚焦大规模数据高效处理,这正是A社所需,此前他还在谷歌兼职。

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训练大模型玩《反恐精英》:自带外挂一枪爆头,堪比职业玩家

动视暴雪、斯坦福大学和英伟达等研究人员基于职业玩家游戏数据和Transformer架构,开发游戏大模型MLMOVE。在《反恐精英:全球攻势》测试中,它表现出色,性能超现有机器人,还具提前判移动等创新。

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Ilya罕见发声:大模型「大力出奇迹」到头了

Ilya大神在近2万字采访中称,AI正从「规模时代」走向「科研时代」,主流「训练 + Scaling」路线遇瓶颈。他还探讨了AI泛化、安全对齐、训练范式等热门话题,给出独特见解。

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Ilya交卷!黄仁勋砸50亿押注SSI,首个模型疑本周发布

Ilya Sutskever创立的SSI或本周发布首个重磅模型,引发圈内关注。英伟达砸50亿美元合作,提升其算力。该模型基于测试时训练架构,能边学边进化,或终结大模型“训练时代”。

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刷新世界记录!40B模型+20万亿token,散户组团挑战算力霸权

Nous Research推出Psyche网络,用区块链汇聚全球计算资源,启动40B参数大语言模型Consilience训练,达20万亿token创纪录。还解决带宽瓶颈等问题,让AI训练去中心化,推动创新与民主化。

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