「大规模训练」共找到 2310 篇相关文章
智源技术分享:大模型行业应用新模式和关键实现路径
在 AICon 大会上,智源研究院周华分享大模型行业应用。分析落地问题,提出以大模型为核心的技术路径,涵盖数据、训练等环节,还给出数据生产流程建议,分享最新开源成果。
以星为舵:LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”,引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略,阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段,探讨奖励模型设计选择,还提及实际应用、挑战与未来方向。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到,科沃斯先把机器人拆开了
科沃斯将旗下具身智能机器人“八界”开源,成立“八界开源智创空间”,开放从硬件到底层系统的使用权限。该机器人由轮式底盘加机械臂构成,科沃斯董事长钱东奇不看好人形及VLA技术路线。
强化学习没作用?人大DelTA精准识别关键token,推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法,不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架,在多任务上提升base模型效果,还能让训练更稳定。
全网实测Gemini Omni!一句话改视频,草图变大片
谷歌在Google I/O大会推出Gemini Omni,它结合推理与生成能力,在多方面有重大飞跃,能生成逼真视频等。它打破命名体系,训练目标不同,有涌现能力,谷歌还为其设置限制。
兼顾效率、成本与能力,百灵开源旗舰推理模型 Ring-2.6-1T
5月15日,蚂蚁百灵开源旗舰级推理模型Ring-2.6-1T,权重文件上线Hugging Face、ModelScope平台。该模型有万亿参数,‘按需思考’,在代理执行、推理机制、训练范式三方面升级,评测表现出色。
VLA不够了?触觉,将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点,IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地,触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架,创立戴盟机器人,发布数据集并开源部分数据,还阐释对具身智能多方面的思考。
智谱公布“降智”的秘密:Scaling不可避免的痛
智谱最新技术博客大倒苦水,称从GLM - 5以来遭遇「Scaling Pain」。团队排查出高负载下推理状态管理等问题致异常,还给出避坑指南,如在线异常监控策略,优化后系统更稳定,吞吐量提升。
当200位具身从业者被拉进同一个屋子
量子位等联合发起沙龙,近200位具身从业者探讨具身智能从实验室走进物理世界的问题。乐聚工程师指出具身数据瓶颈,蚂蚁灵波郑可成介绍模型,上海交大李永露分享评测基准,圆桌对话探讨数据挑战与破局路径。
关于具身智能「触觉」,你想知道的都在这篇综述里了
本文由香港科技大学(广州)熊辉教授团队牵头,联合多所高校,全面梳理截至2026年第一季度具身智能触觉前沿研究。介绍触觉重要性、多模态触觉融合流程、全景蓝图,指出面临挑战并展望未来。