「训练问题」共找到 4883 篇相关文章
华为 IJCAI 2026 论文盘点:从「规模密度」转向「设计密度」
IJCAI 2026将召开,AI算力成本高,参数扩张边际收益低,技术创新逻辑转向‘用得更省’。华为四篇被收录论文,用精巧架构和训练策略,在四方向展现系统化工程能力,提供技术转型路径。
翁荔最新博文深度拆解Scaling Laws:AI行业最信赖的公式,没有那么可靠
6月24日,前OpenAI安全研究副总裁翁荔在博客发表长文,对缩放定律进行系统梳理,指出该理论在实际拟合和外推过程有易被忽视的陷阱,还讨论了数据有限时定律是否成立等问题。
Paddle OCR走到了尽头,Unlimited OCR一次读40 页
百度开源的Unlimited OCR把解码器里全部attention层换成R - SWA,模型只记128个token,能一次性读完40页文档。相比DeepSeek OCR,它在精度、速度上表现更优,训练成本低,适用范围广。
AI读不懂文档结构?计算所重构Agentic RAG文档推理能力
大语言模型工具使用能力推动RAG进化,现有Agentic Search框架有“结构盲”问题。中科院计算所团队提出DeepRead,将文档结构转化为坐标系统,用两大工具协同实现类人推理,在多数据集验证效果显著。
智普入局OCR! GLM-OCR 0.9B 也杀进来了~
OCR是上古任务,如今大模型纷纷入局,用1B以下小参数模型搅动解析市场。GLM-OCR能做文本识别等,采用三级架构,有两阶段流水线及训练机制创新,在多场景表现出色。
谢赛宁团队用RAE实现从8%到84%的飞跃,宣告VAE时代结束
谢赛宁团队用RAE新架构将ImageNet图像生成FID刷到1.13,宣告VAE组件过时。RAE结合先进表征学习成果与强大生成模型框架,解决诸多问题,还为其高维潜空间定制DiTDH架构,性能优异。
谷歌发布AP2协议,联手PayPal放大招:AI要自己下单了
2025年9月17日,谷歌推出智能体支付协议AP2并开源,宣布与PayPal战略合作。AP2通过‘授权令牌’解决AI下单信任问题,设计三种场景令牌,还采用角色架构保证安全,谷歌联合超60方搭建生态。
忘掉大模型,微软实证:小模型才是Agentic AI的未来!
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’,表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。
波士顿动力Atlas人形机器人再现逆天进化:通用AI机器人真的要来了
波士顿动力为Atlas人形机器人训练全新大型行为模型LBMs,它是语言指令驱动的策略模型,能完成复杂操作任务。构建模型有四步骤,实践遵循三大原则,还展示了其多方面操作能力与特点。
突发!字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型,用12T tokens训练,采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算,有两个基座版本,Instruct版在多方面表现强劲,性能碾压OpenAI开源模型。