「训练导向问题」共找到 4896 篇相关文章
The Batch: 890 | 开源终将胜利
IBM研究院AI模型副总裁David Cox认为开源AI应持续繁荣并最终胜利,开源生态是创新发动机。如今部分‘开源模型’未真正开放,真正开源AI潜力巨大,开发好处多,还能解决地缘政治相关问题。
幻觉的根源找到了:大模型说谎,是为了讨好你
清华大学OpenBMB团队研究发现,大模型胡说八道根源是想讨好用户。他们识别出负责产生幻觉的H - Neurons,占比不到0.1%,其本质是‘过度服从’,在预训练阶段形成,为构建可靠模型提供新视角。
英伟达拿出推理版VLA:Alpamayo-R1让自动驾驶AI更会动脑子
当今自动驾驶模型虽强大,但在‘长尾场景’易翻车。英伟达推出的Alpamayo - R1是带推理能力的视觉 - 语言 - 行动模型,有核心创新,实验中性能显著提升,训练分三阶段,让自动驾驶迈向可解释。
首创双NPU架构一鸣惊人!联发科天玑9500重磅加码主动式AI体验
联发科天玑9500首创超性能+超能效双NPU架构,让AI始终在线,融入用户操作。其输出性能、上下文窗口等有显著提升,还解决了模型加载慢等问题,与多厂商合作推动端侧AI落地。
离开大厂后,“中国自动驾驶第一人”输了两次 | 甲子光年
曾被誉为“中国自动驾驶第一人”的王劲,离开大厂后创业两次皆失败。他先创办景驰科技,后因百度诉讼离开;又成立中智行,坚持车路协同技术,却因落地难、管理问题等破产。
AI消灭感冒被提上日程,Anthropic和OpenAI罕见联手
全球支付巨头 Stripe 投资 5 亿美元建立非营利组织 Intercept,目标是解决呼吸道感染问题。Anthropic、OpenAI 等机构和个人也参与支持。Intercept 从广谱预防药物和空气净化杀菌技术两方面着手,科技公司也将提供技术助力。
狂揽4万星!换掉OpenClaw太爽了,5美元就能养个AI打工人
Hermes Agent是NousResearch推出的开源Agent神器,上线后在GitHub超4万星。它运行在用户服务器,有六大核心特性,能跨平台对话。技能自维护,形成记忆 - 技能 - 训练数据闭环,应用场景丰富,演进注重安全、稳定与智能。
Anthropic 的 Harness 设计:build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章,探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题,采用GAN式对抗、三Agent编排,对比单Agent与多智能体产出,还介绍调教评估者及编排简化,提出Build to Delete原则。
LSTM之父向何恺明开炮:我学生才是残差学习奠基人
LSTM之父Jürgen Schmidhuber替学生Sepp Hochreiter发声,称残差学习30年前已诞生,1991年Sepp就用循环残差连接解决梯度消失问题,为残差思想奠基。他觉得将成果全归何恺明团队有失偏颇。
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。