「数据成本」共找到 3779 篇相关文章
ICML 2025｜多模态理解与生成最新进展：港科联合SnapResearch发布ThinkDiff，为扩散模型装上大脑
现有扩散模型缺乏多模态推理创作能力，在算力和数据不充裕时实现该功能是难题。ICML2025上，港科联合SnapResearch提出ThinkDiff，以较少资源让扩散模型有思考能力，开辟多模态理解生成新路径。
刚刚，Scale AI CEO Alexandr Wang正式官宣：Meta重金投资并挖走了我
Meta重金投资Scale AI，收购其49%股权。97后Scale AI CEO Alexandr Wang将离开，加入Meta参与AI工作，Scale由Jason Droege任临时CEO。Wang称数据是AI系统生命线，此为公司及个人发展契机。
一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开，介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式，分析多种编排框架特点及适用场景，还提及Lindorm泛时序数据解决方案，为开发者提供编排参考。
LLM又曝致命缺陷：根本不会看时钟！博士惊呆，准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷，读取时钟准确率仅38.7%，判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力，虽部分模型有亮点，但整体表现不佳，凸显训练数据和推理方式改进需求。
担心蒸馏问题，Meta限用Claude Code、Codex
据外媒报道，Meta限制员工在AI模型构建中用Claude Code和Codex，因担心涉及模型蒸馏，且随着AI使用成本上升，Meta想让更多开发工作迁至MetaCode，这揭开了AI Coding时代新问题。
治好多模态近视和走神！上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。
AI不会自动带来好结果
马斯克称未来劳动力成本趋近零，人人高收入、工作成爱好。但AI是存量优化，不创造新岗位。其观点有致命漏洞，如生产红利分配不公、高收入资金来源不明、忽略工作社会意义等。
OpenAI最新报告曝光！前5%精英效率暴涨16倍，普通人却被悄悄淘汰
OpenAI《企业AI现状报告》基于8亿周活用户和9000名企业员工数据分析得出，企业AI采用率加速加深。报告显示员工用AI提效，工作流重塑，但存在使用差距，前5%精英效率优势明显。
英伟达Run:ai没做到的，被华为开源方案实现了
传统存储难满足AI需求，存储需向‘智能存储’演进。华为数据存储团队推出系列产品和开源工具链，其Flex:ai对标Run:ai，更开源底层，能解决行业算力痛点，已在医院场景落地。
腾讯发布超低成本AI训练法！120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO，无需调整参数，在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示，该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著，成本远低于传统方法。