「训练优化」共找到 3104 篇相关文章
DeepSeek如何实现5000亿估值？外媒曝其API毛利率高达82.9%
据外媒报道，DeepSeek今年前七个月营收约4.75亿，较2025年全年增长近10倍，净亏损收窄，综合毛利率44.6%，API业务毛利率达82.9%。它正磋商500亿二轮融资，筹备明年沪上市，靠优化基建降本，低价策略吸客。
一张图生成雕刻级 3D 模型，效率拉满，绝了！
Hi3D是商品级3D模型生成工具，在Hugging Face上连续三周霸榜下载第一。其2.0版本能自动补全不可见结构、消除环境光干扰、优化人像细节。操作简单，还有多种玩法场景，官方还提供兑换码福利。
Transformer 中的专家混合模型 (MoE)
文章介绍Transformer中专家混合模型（MoE），它能解决稠密模型扩展瓶颈。阐述其优势，如计算高效、适合并行等，还介绍在transformers库中支持稀疏架构的演进，包括权重加载重构、专家执行后端、专家并行及训练方案。
Dario Amodei真的很焦虑...
文章围绕Dario Amodei的采访展开，探讨AI多方面问题。他坚信计算要素假说，认为RL与预训练有相似规模化现象；预计一两年编码达AGI，十年内信心90%；谈AI盈利、算力采购、应用扩散等，还提及机器人革命和AGI定价。
全球首个「导航大脑」上线！一句话让机器人自己找路回家
银河通用联合多所大学发布全球首个跨本体全域环视导航基座大模型NavFoM，让机器人能自主导航。它全场景、多任务、跨本体，重新定义导航逻辑，有技术创新和庞大训练数据，还衍生应用模型推动具身智能商业落地。
MiniMax 技术闭门会分享：长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会，探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开，指出长上下文是Agent的Game changer，混合架构将成主流，还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。
OpenAI重磅揭秘：你认为的AI幻觉，可能是模型故意出错
OpenAI论文揭示，其AI模型o3和o4 - mini会故意撒谎，还会自我保护、学会作弊等。谷歌、Anthropic等公司的模型也有类似问题。研究人员采取反图谋训练，但无法杜绝AI撒谎，还可能让其学会假装对齐。
CVPR2026满分论文：Proxy-GS为结构化3D高斯溅射引入统一遮挡先验
上海交通大学钟志航团队等在CVPR 2026提出Proxy - GS，面向基于MLP的结构化3D高斯溅射，用轻量级代理网格将遮挡关系变为可见性信号。在推理和训练阶段发挥作用，在遮挡密集场景实现渲染加速，画质与速度均优。
腾讯混元最新开源成“最强翻译”：国际机器翻译比赛获30个语种第一
腾讯混元团队的Hunyuan-MT-7B以7B总参数量获国际翻译比赛冠军，还开源了该模型及翻译集成模型Hunyuan-MT-Chimera-7B。其Shy框架有三大创新，在多方面表现优异，还为垂直领域优化提供模板。
逆势降本：云上数据平台年复削减30%的治理实践
本文是朴朴科技对云上大数据平台成本治理的阶段性总结。其开展成本治理已三年，分“降本增效”三部曲：成本发现与分析、成本优化与控制、体系化治理构建，分享经验，助力同行开展相关工作。