「海外训练模型」共找到 8174 篇相关文章
The Batch:826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模,会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层,可高效存储提取信息,提升计算效率,测试显示其能提升模型输出质量。
The Batch: 882 | Qwen3-Next 提速
阿里巴巴对开源权重模型 Qwen3 全新升级,发布 Qwen3 - Next - 80B - A3B 的 Instruct 和 Thinking 版本权重。其融合新研究成果,推理能耗低、速度快,还优化架构和训练方法提升效率与稳定性。
深入剖析AI公司正在面临的:「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降,但运营成本尤其是推理费用飙升,使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型,且模型资源消耗远超预期,订阅模式难以为继,还给出了避免亏损的三条出路。
刚刚,Claude两个新模型曝光!
开发者在Anthropic的API中发现Claude的两个新模型代号claude - marshmallow - eap和claude - melon - eap,目前处于内部测试阶段。社区有多种推测,且Anthropic命名风格改变,新模型或下月发布。
超低标注需求,实现医学图像分割!UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注,在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统,显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架,可集成到现有分割模型。
OpenAI推迟开源大模型发布
OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman宣布本周不发布开源模型,因需更多安全测试。他曾透露要推可下载、自主运行且能力强的开源模型,此前6月也因安全测试推迟发布。
快手在 AI 上,渐入佳境
文章介绍快手多模态大模型 Keye-VL 1.5,参数 8B 适合中小企业。它侧重短视频场景,视频理解能力强,能与业务结合,提升推荐等场景效率。还详述其架构、预训练、后训练及训练架构优化等技术细节。
1B参数,0.21秒识别,0.3%错字率:混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜,虽仅 1B 参数,却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点,通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
模型之上,才是真正的资产
微软CEO萨蒂亚·纳德拉在《没有生态的前沿,立不住》中提出,每家公司未来要构建人力资本与Token资本。强调Token资本构建靠学习闭环,还提出检验公司是否拥有Token资本的方法,呼吁避免价值集中到少数模型公司。
暴走东京电玩展,Game Show也AI上了
东京电玩展上,网易、腾讯等中国游戏厂商摆大展台,AI厂商也秀出肌肉。阿里展出通义千问和通义万相,拿出大模型商用化方案;3D生成受关注,混元3D、VAST Tripo等受游戏厂商青睐;AI陪玩HakkoAI海外首秀成绩亮眼。