「训练评估体系」共找到 3204 篇相关文章
国产AI首次「长出」原生记忆,非Transformer架构成新王!机器狗当场引爆WAIC
WAIC世界人工智能大会上,国产黑马RockAI的大模型Yan 2.0 Preview亮相,可多终端无损部署。它基于非Transformer架构,训练效率高,有原生记忆,实现端侧AI,展现出自主学习和多模态能力,引发关注。
Gemini 2.5 Pro 是怎么炼成的?-- gemini 2.5 技术报告阅读笔记与思考
文章是 Gemini 2.5 技术报告阅读笔记。介绍其成功点有多模态、LongContext、思考能力;还阐述模型结构、训练和数据情况,以及代码、事实性、长上下文等特定能力的提升,最后提到基于其构建的智能体。
Muon作者仅用一篇博客,就被OpenAI看中了
Keller Jordan 2024 年 12 月 8 日发布博客提出用于神经网络隐藏层的优化器 Muon,能提升训练速度。他未发论文,称只信速通。其案例显示 OpenAI 重能力。博客对前沿指标描述或过时,Muon 有诸多实证成果。
AI「自我复制」能力曝光!RepliBench警示:大模型正在学会伪造身份
英国AISI推出RepliBench基准评估AI自主复制能力,分解为四大核心能力。测试显示当前AI尚不具备完全自主复制能力,但在部分子任务有进展,研究旨在平衡AI发展与安全,为技术变革导航。
OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈:小扎亲手端汤来公司挖人,气得我们端着汤去了Meta
OpenAI首席研究官Mark Chen在访谈中爆料Meta抢人大战升级成送汤大战,还谈到OpenAI核心研究团队规模、应对Gemini 3策略等。他认为OpenAI本质是研究公司,有信心在预训练和模型性能上超越对手,还提及OpenAI for Science等计划。
叛变!OpenAI亲儿子竟然选了Kimi K3
OpenAI投资的法律AI公司Harvey,首个自研模型Harvey Tenet选中国开源模型Kimi K3作底座。因原用闭源模型成本高、有竞争风险。Tenet训练成本低、性能佳,显示出可复制路径。
Meta发布Muse Spark,MSL的首份答卷!Alexandr Wang通过了吗?
Meta发布Muse Spark,是MSL首个模型,经九个月技术栈重构,效率优先。它有原生多模态推理能力,Contemplating模式处理复杂查询,安全评估突出,产品功能升级,商业化转向明显,正逐步在Meta应用推出。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2,推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验,介绍架构、训练数据,对比四种做法,还提及评测、应用场景及结论。
告别RAG相似匹配!百度Agentic-R为多轮搜索重塑检索器
传统检索增强生成(RAG)有“单跳”局限,多跳推理易出错。人大高瓴与百度提出面向智能搜索的检索器训练框架 Agentic - R,采用双视角打分和双向飞轮模式,在多数据集上表现出色。
罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相:一次在推理与Agent上的下注|甲子光年
大模型进入新阶段,效率成能力一部分。小米MiMo团队12月16日晚发布并开源MiMo - V2 - Flash,负责人罗福莉首亮相。该模型在推理、编程和智能体场景表现出色,在架构、训练方法等有创新。