「应用研究」共找到 3898 篇相关文章
视频模型也能推理,Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理,在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试,构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势,相关代码和数据集已开源。
Sea AI Lab 揭秘:你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃?罪魁祸首可能只是一个参数:BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出,强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈,根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”,使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题,提升模型表现。
又一款国产高性能GPU问世,实力对标海外巨头
2025年9月22日,芯动科技发布“风华3号”全功能GPU,它架构全面,功能覆盖广,在大模型等领域有多个突破,还适配多生态与系统。该产品能为多行业定制服务,标志国产GPU进入规模化应用阶段。
李飞飞押注的「世界模型」,中国自研Matrix-3D已抢先实现了?
中国自研世界模型Matrix-3D可单张图生成3D世界,效果对标李飞飞的World Labs,还能实现更大范围探索。它有诸多优势,技术上有创新,数据集有特点,应用前景广泛。
SPIRAL:零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL,让模型在零和游戏自对弈强化推理,摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学,还开发系统保障训练,虽有局限但为 AI 发展指明方向。
大模型竞赛转向:决胜关键为何是“后训练”?|甲子光年
大模型价值主战场向后训练转移,Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难,后训练方法也在进化,如采用SFT+RL等,还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。
Meta最新大模型RL微调:在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性,对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线,多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能,还给出不同任务的测试数据。
Gödel Rescheduler:适用于云原生系统的全局最优重调度框架
本文介绍字节跳动研发的Gödel Rescheduler重调度框架,它能解决传统调度资源分配和任务摆放问题。阐述传统重调度弊端,介绍新方案组件,列举应用场景及成果,还提及未来规划,目前已开源。
从沙子到会“思考”的智能材料,张朝阳与物理学家刘若微揭秘世界的底层逻辑
8月12日,张朝阳与刘若微教授围绕“复杂的世界:从沙子到智能”主题,从沙堆、泡沫切入软物质与非平衡统计物理前沿,探讨阻塞相变、低功耗类脑智能材料研究路径及未来潜力,还分享科研感悟。
Nature重磅!清华团队揭秘大模型新规律:告别参数内卷,智能密度每3.5个月翻一番
清华和面壁智能团队研究揭示大语言模型进化的致密律,指出为获同等智能,模型参数量呈指数级下降,最大能力密度约每3.5个月翻一番,还探讨模型压缩、边缘智能等内容。