速度提升」共找到 3336 篇相关文章

新闻资讯8

中科大校友,谷歌量子处理器总监 Yu Chen 揭秘Willow量子芯片背后的“秘诀”

谷歌量子AI团队宣布“Willow”量子芯片运行“量子回声”算法,实现可验证量子优势。中科大校友、谷歌量子处理器总监Yu Chen揭秘其“秘诀”,芯片关键性能指标高,让算法运行速度提升13000倍,谷歌正迈向量子计算路线图“里程碑3”。

AI寒武纪
算法论文7

小扎「梦之队」首批论文上线!LLM自举进化,单步性能狂飙22%

Meta超级实验室MSL新论文探索用强化学习微调大语言模型。提出探索迭代(ExIt)法,基于RL自动课程学习,训练仅需单步任务,模型学会多步自我改进。在MLE - bench上,ExIt相对GRPO提升约22%。

新智元
算法论文8

GRPO遭遇瓶颈?G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」

大模型推理能力难迁移到小模型,现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学(深圳)唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法,缓解小模型奖励稀疏问题,在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。

机器之心
算法论文8

3D重建的惊人进展:多所世界名校联合发布论文,告诉你AI在3D世界的研究现状

多所世界名校联合发布调查研究论文,回顾用于3D重建和视图合成的前馈技术并分类,研究关键任务及应用。前馈模型打破每场景优化魔咒,带来速度和泛化能力的提升,解锁新应用,但也面临挑战。

AIGC开放社区
推荐文章7

InfoQ 2025 年趋势报告:文化与方法

InfoQ 2025 年趋势报告指出,AI 虽提升开发速度,但带来质量问题,需新测试方法;团队协作重要,工程师依赖 AI 或破坏协作;初级工程师价值仍在,可借 AI 学习;可观测性成本攀升,应视为战略投资;平台工程是未来方向。

InfoQ
算法论文8

Claude团队用Qwen测试全新训练方法

Anthropic最新研究提出中训练(MSM),在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示,新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降,还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合,可提升模型泛化能力。

量子位
产品应用8

“参考生”之王回归:Vidu Q3持续进化,剧张力拉满|甲子光年

近期,AI视频公司生数科技的Vidu Q3正式上线参考生视频并全面升级。它能解决视频内容创作痛点,让爆款人设等稳定复现。在榜单上表现出色,经测试在多场景降本增效,提升了视频“剧张力”。

甲子光年
开源动态7

不可思议!400B大模型在iPhone上跑起来了

一个跑在 iPhone 17 Pro 的 A19 Pro 芯片上的 400B 大模型 Qwen3.5 - 397B - A17B 引发关注。这源于 Flash - MoE 开源项目,它摒弃现代 AI 框架,回归底层开发,实现消费级硬件上大模型交互级速度运行。

机器之心
算法论文8

10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局

无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。

新智元
算法论文8

英伟达揭示RL Scaling魔力!训练步数翻倍=推理能力质变,小模型突破推理极限

学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久,过去研究多悲观。英伟达研究指出,问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数,释放小模型潜力,还构建技术组合拳。

机器之心