「概念蒸馏训练策略」共找到 2515 篇相关文章
阿里开源电影级AI视频模型！MoE架构，5B版本消费级显卡可跑
阿里开源新一代视频生成模型通义万相Wan2.2，含文生视频等功能。它率先将MoE架构用于视频生成扩散模型，5B版本可在消费级显卡部署。对比前代和Sora表现更优，还推出电影级美学控制系统。
普通程序员怎样转到AI方向拿到更好的offer
在AI研究员拿天价offer的当下，探讨普通程序员转AI方向拿更好offer的方法，还介绍了AI生态的五个层次，包括各层岗位、年薪及容量。
突发 | Meta 挖走的OpenAI 核心研究员Jason Wei，离职前留下这样的一段话
OpenAI研究员Jason Wei和Hyung Won Chung跳槽至Meta，Wei在离职前发推文分享强化学习感悟及验证不对称性概念，引发网友猜测与共鸣，这场AI人才争夺战正愈演愈烈。
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
Agent 成大厂新“战场”？从同程旅行 DeepTrip 看垂类 Agent 的设计与落地实践
文章聚焦同程旅行推出的垂类旅行 Agent DeepTrip，介绍其设计与落地实践。它能降低旅行决策成本，构建旅行服务生态。团队基于多方面考量选 Agent 架构，还从多维度介绍实现方法及未来规划。
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。
Kimi新模型拿下代码开源SOTA，仅仅72B，发布即开源
深夜，Kimi发布新开源代码模型Kimi - Dev，在SWE - bench Verified上以60.4%成绩获开源SOTA。参数量72B，编程水平强。采用MIT协议，权重和代码已发布。官方透露了部分关键技术，更多细节待后续报告。
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，“能屈能伸”
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，解决LLM‘过思考’问题。ARM内置四种解题策略和三种决策模式，还搭配Ada - GRPO算法，在23个数据集测试中表现出色，省token、提速度且准确率高。
Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析，引入‘充分上下文’概念，指出幻觉或因上下文不足。构建评估器，提出选择性生成框架，结合多信号决策，实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。