训练 - 推理不匹配」共找到 3632 篇相关文章

新闻资讯7

Claude1.7万字系统提示词全网刷屏!Karpathy锐评:LLM训练缺乏关键范式

Claude近1.7万字系统提示词在GitHub泄露,网友称是提示技术的金矿。大神卡帕西提出系统提示学习新范式,模拟人类经验积累,让LLM有‘记忆’功能,引发网友激烈讨论。

量子位
算法论文8

大模型"温故而知新"实现了!无需历史数据,Octopus 效果超越全数据训练|CVPR‘26 Octopus

上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus,首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示,它在UCIT基准上表现超SOTA方法,还实现正向后向迁移,适合端侧部署。

量子位
算法论文8

ICML 2026 | 将多教师冲突转化为动态约束,破解多模态大模型推理对齐难题

在多模态大模型发展中,多教师知识蒸馏成提升性能关键,但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架,将模型间“漂移”转化为动态负约束,解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题,工作被 ICML 2026 接收。

机器之心
算法论文8

省下1.25倍算力!Kimi这篇论文,可能改写所有大模型的训练方式

大模型层数增多时,残差连接存在PreNorm稀释问题,导致后面层贡献被稀释。Kimi论文提出Attention Residuals方案,还给出工程解法Block AttnRes,实验显示能省算力且提升效果。

AI寒武纪
新闻资讯8

【AAAI 2026大会特邀报告】从推理到科学发现:AI迈向可精专通才之路

上海人工智能实验室周伯文在AAAI 2026大会提出,当前处于AGI前夕,需通专融合智能。他认为可深度专业化通用模型是实现AGI的可行路径,科学发现是AI前沿,还介绍了SAGE架构及相关成果。

OpenMMLab
算法论文8

梁文锋署名!DeepSeek再发炸裂论文:提出“条件记忆”新范式,彻底打破GPU推理显存墙

来自DeepSeek的新论文提出“条件记忆(Conditional Memory)”新范式,推出Engram模块,实现可扩展知识查找。研究揭示U形缩放定律,构建的Engram模型性能超越纯MoE基线,还打破了GPU显存瓶颈。

AI寒武纪
新闻资讯7

Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型

Meta发布生成式广告模型GEM详细信息,旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据,用三种方法构建系统,还实施GPU级优化,采用两种知识迁移策略,获业内人士认可。

AI前线
算法论文8

图片生成仿真!这个AI让3D资产「开箱即用」,直接赋能机器人训练

南洋理工大学与上海人工智能实验室团队提出PhysX - Anything,首个面向仿真、具物理属性的3D生成框架。它仅需单张图像就能生成可用于仿真的3D资产,在多项测试中表现优异,有望推动3D重建范式转变。

量子位
开源动态8

科学能力太强,这个多模态推理「六边形战士」被严重低估!Intern-S1开源登顶

7月26日,上海AI实验室发布并开源「书生」科学多模态大模型Intern-S1,其多模态能力全球开源第一,文本能力比肩一流,科学能力国际领先。它开创「通专融合」新范式,重构科研生产力,引发国际关注。

新智元
开源动态8

500美元刷新SOTA!训练成本砍到1/200,华人团队重构视频生成范式

香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0,在基础大模型上引入VTA机制,用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调,在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA,还解锁零样本任务能力。

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