「训练系统」共找到 3634 篇相关文章
BLIP3-o统一图像生成与理解,多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型,采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练,在图像理解和生成任务表现出色,指令微调效果显著。
人大系团队、天使轮数千万元融资,境瞳科技给人类社会建一个「世界模型」
境瞳科技获数千万元天使轮融资,要给人类社会建「世界模型」。其社会模拟器已有超 1350 万个 AI Agent,是全球同类系统中规模最大、置信度最高的。社会智能赛道在硅谷已吸引大量投资,国内境瞳科技是该领域唯一产学研团队。
jina-embeddings-v5-omni 发布!全模态向量小模型
Jina AI发布`jina-embeddings-v5-omni`,将`v5-text`能力拓展到多模态。`v5-omni-small`参数量小却追平LCO - 7B,在多模态评测中表现优异,但视频是短板。其采用‘冻结 + 投影’架构,训练快、省显存。
阿里发布Qwen3-TTS:跨语言混合无缝切换,方言音色全面覆盖!
TTS技术从单一合成进化到多模态表达,但传统模型在跨语言/方言混合场景有不足,商业工具费用高且不开源,开源方案训练数据少。阿里推出Qwen3 - TTS,实现人类级自然度和表现力,功能强大,应用场景多。
继封禁中国公司后,Anthropic 刚刚宣布:支持SB 53 法案
Anthropic宣布支持SB 53法案,认为其为监管强大AI系统提供基础,通过透明度实现监管。该法案对大型AI公司提出多项要求,不过部分强大模型或不被涵盖。其他主要AI公司和部分风投机构则抵制该法案。
数学编码超越O3-high,英伟达版「DeepSeek R1二代」推理模型开源~
Nvidia开源OpenReasoning-Nemotron系列模型合集,采用Qwen2.5架构,基于500万条轨迹训练。评测输出长度最高64K token,多版本刷新SOTA。其‘heavy’模式有独特能力,32B版在数学与编程基准超越O3(High)。
只要9美元!LoRA+强化学习,DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型,在AIME 24测试上性能提升超20%,成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术,与SOTA模型相比竞争力强,研究者还对其有效性提出假设。
Anthropic员工离职创业,估值10亿美元,也做「递归自我改进」
Anthropic离职员工Behnam Neyshabur和Harsh Mehta创立Mirendil公司,获2亿美元种子轮融资,估值达10亿美元。目标是构建工具平台,让科研团队自主训练AI模型,采用递归自我改进技术。
DeepSeek陈德里开发自动研究Skill,写一篇论文人类只动脑2小时
DeepSeek研究员陈德里用自己开发的技能DeliAutoResearch等完成研究综述论文。论文提出自动研究智能体L1–L5自主度分类体系,对比四大架构模式,分析17个主流系统,还提出六大开放问题。
0成本升级,快手OneSearch-V2全量上线,生成式搜索进入「懂你」时代
快手技术团队在 OneSearch 基础上推出 OneSearch-V2 框架,解决电商搜索复杂查询理解不足等问题。该系统全量上线,不增成本与时延,业务收益显著,还缓解信息茧房与长尾稀疏问题。