「海外训练模型」共找到 8174 篇相关文章
思维链推理是一种脆弱的‘海市蜃楼’,一旦超出训练分布,它便会消失。| 直播预约
思维链提示能提升LLM在多任务上的表现,让人感觉模型在深思熟虑。但研究从数据分布角度剖析,发现思维链推理是脆弱的‘海市蜃楼’,超出训练分布就会消失,强调实现通用推理能力挑战大。
高性能计算群星闪耀时
文章介绍高性能计算(HPC)对大模型的重要性,回顾中国HPC发展历程,讲述清华高性能所郑纬民等学者贡献,还提及团队在大模型训练、推理、存储等方面成果,以及类脑计算等新探索。
ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架,指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS,依托U-Net,只需1 - 3张训练样本,单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注,突破现有方法局限,在主流数据集上超越SOTA。
罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相:一次在推理与Agent上的下注|甲子光年
大模型进入新阶段,效率成能力一部分。小米MiMo团队12月16日晚发布并开源MiMo - V2 - Flash,负责人罗福莉首亮相。该模型在推理、编程和智能体场景表现出色,在架构、训练方法等有创新。
商汤分拆了一家AI医疗公司,半年融资10亿,剑指“医疗世界模型”
商汤分拆AI医疗公司,半年融资10亿。其以自研“大医®”为核心构建医疗世界模型,形成闭环。推出智慧医院方案,临床、决策、患者端等多方面落地成果丰富,还布局海外市场,未来想让AI从文本到模拟决策。
vivo发布端侧多模态模型,只有3B可理解GUI界面,20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B,融合文本与图文能力,支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色,参数量小,训练和推理成本低,有精巧结构、高效策略,还有高质量数据和高性能平台支撑。
刚刚,国产AI自己造了AI,全球首例!
面壁智能实现全球首例国产AI造AI,用AI编写预训练框架ForgeTrain,性能超英伟达Megatron,还训练出MiniCPM5 - 1B模型。该模型可作桌宠,小尺寸高智能,还能自定义人格,提供工具链。
超越谷歌Banana,字节联合香港中文大学等高校开源最强图像编辑生成系统DreamOmni2
香港多高校与字节跳动联合研发的DreamOmni2系统,实现图像编辑与生成领域SOTA。它用三步造出高质量数据,提出索引编码等方案,联合训练模型,实际效果超越部分商业模型,为AI创作带来新可能。
领先于Transformer!新架构首个1200万上下文模型SubQ,成本仅Opus的5%
Subquadratic公司提出SubQ模型,核心是SSA亚二次稀疏注意力机制。该机制改变注意力计算分配,让模型真正读长文档。SubQ是首个有1200万token上下文窗口的前沿模型,成本低、速度快,有望革新大模型扩展路径。
PITT | 提出PhyT2V框架:让文生视频(T2V)更符合物理规律(CVPR2025)
当前T2V技术迈向推理驱动阶段,物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架,不依赖模型重训练或大规模外部数据,可增强主流T2V模型能力,有低落地门槛和良好泛化性。