「任务性能」共找到 3656 篇相关文章
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。
老黄All in物理AI!最新GPU性能5倍提升,还砸掉了智驾门槛
英伟达CEO黄仁勋在CES 2026发布AI新品,全力搞AI。推出下一代Rubin架构GPU,性能大幅提升;发布五大领域成果,含新模型家族、平台等;还开源训练框架与多模态数据集,国产开源模型被提及。
港中文联手美团开源“视觉推理通才”!图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型,它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务,在31项测试中表现出色,还展现泛化能力。研究团队搭建数据集,并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
只要科学任务能打分,AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出,只要科学任务可评分,用大模型+树搜索,让AI大海捞针,就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法,都达SOTA水平。
阶跃星辰发布新一代基模 Step 3,原生多模态推理模型,性能达到开源 SOTA
WAIC 2025期间,阶跃星辰上线新一代基础大模型Step 3,7月31日将面向全球开源。还成立“模芯生态创新联盟”,与上海国有资本投资有限公司合作。Step 3性能达开源SOTA,推理效率高,适配多种芯片。
微软等提出「模型链」新范式,与Transformer性能相当,扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展,扩展 Transformer 架构成趋势,但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念,构建模型链学习范式,应用于语言模型得 CoLM 系列,实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
沉寂一个月,openPangu性能飙升8%!华为1B开源模型来了
华为发布专为昇腾端侧硬件打造的openPangu Embedded - 1B模型,仅10亿参数却性能卓越。它运用多阶段训练和优化,在权威基准表现亮眼,V1.1平均分较上月跃升超8%,还介绍了背后技术。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM,用CV的思路训练LLM,性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA,将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性,在多模型和数据集验证有效,但有训练开销大、泛化性不足等局限。
让NCCL性能起飞的NCCL symmetric memory是啥黑科技?— part1
本文是NCCL 2.27新特性系列首篇,介绍symmetric memory。它类似NVSHMEM,现仅支持单节点通信,未来将支持跨节点。其低延迟内核能提升小数据通信性能,还介绍使用示例、CUDA内存管理及Symmetric Memory实现等内容。
斩获6.1 star,再见Crontab!这款开源定时任务管理系统让运维更高效
Gocron是基于Go语言的轻量级定时任务管理系统,可替代Linux Crontab。它有可视化界面、秒级调度等功能,适用于自动化运维等场景,通过Docker一键部署,比同类项目更具优势。