「多尺度对比学习」共找到 1815 篇相关文章
AMD发布旗舰AI芯片，称性能比肩英伟达
当地时间6月12日，AMD CEO苏姿丰在大会展示多款AI新品，将新AI芯片与英伟达同类产品对比，称性能比肩且性价比高。还展示了新软件栈、介绍下一代AI机架产品，预计推理成未来AI发展主驱动力。
AI教父Hinton：曾为了儿子卖身谷歌，如今担心AI 会毁灭人类
AI教父Hinton曾为给有学习障碍的儿子攒钱，将神经网络公司卖给谷歌。在谷歌他意识到AI可怕，离开后成AI风险大声疾呼者。他既担忧AI危害，也描绘了人类与AI共生的美好愿景。
LangChain官方实测：多智能体架构怎么选？
构建AI Agent时，单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构，在复杂零售场景实验，对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本，还给出优化Supervisor架构的方法。
[Triton编程][基础]vLLM Triton Merge Attention States Kernel详解
文章详细介绍vLLM中Triton Merge Attention States Kernel的实现，与PyTorch原生实现对比，该Triton kernel最高可实现3 - 5倍以上算子加速。内容涵盖Merge Attention States概念、PyTorch实现、Triton基础算子、分析及性能评估等。
伯克利斯坦福联手造出「科研预言家」：77%准确率押注研究想法前景
伯克利和斯坦福团队让GPT - 4.1变身「科研预言家」，从顶会提取想法对比案例训练，不借助实验验证，靠推理押注。其在公开题库测试、人类专家团战等测试中表现出色，还能预测AI新点子。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
复读一年，AI 把高考数学成绩从及格线提到 145 分！AI 数学能力发生了什么？
今年媒体让AI做高考数学题，Gemini 2.5 Pro获145分排第一。从去年到今年，AI数学能力指数级增长，这得益于推理模型。推理模型用思维链和强化学习解题，未来高考数学或难区分模型能力。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。