「梯度下降」共找到 190 篇相关文章
“老程序员”为啥不迷信 AI 带来的效率提升？聊聊 AI 编码的局限与现实
开发经验丰富的人对AI编码提升效率更保守，因现有开发模式下，AI编程效率提升有限。特定场景AI给力，但项目复杂时提升迅速下降，还分析了原因，最后提到微服务架构或在AI编程时代重新火起来。
大模型热度退潮，真正的技术创新者开始被「看见」
过去两年中国大模型投资多是商业模式驱动，而技术投资注重创新。DeepSeek 出圈后，独立创新成主流。今年国内大模型吸金热度下降，但智谱 AI、面壁智能仍获融资。面壁智能发布 MiniCPM 4.0，在多方面优化，展现端侧优势。
微软副总裁X上「开课」，连更关于RL的一切，LLM从业者必读
微软副总裁 Nando de Freitas 在 X 上「开课」，分享人工智能教育帖子，从 LLM 的强化学习讲起。内容涵盖无监督、监督、强化学习定论，分布式强化学习系统构建，RL 用于后训练 LLM 等，还介绍单步强化学习与策略梯度及相关技巧。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈：QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。
三季度，光刻之王“满血复活”，台积电成“AI印钞机”
日前，荷兰光刻机巨头ASML发布三季报，净销售额等数据亮眼，其预计四季度业绩更优，但2026年在华销售额或下降。同时，AI浪潮重塑芯片投资结构，ASML投资Mistral AI。台积电Q3营收、利润暴增，也面临依赖北美市场等问题。
Claude团队用Qwen测试全新训练方法
Anthropic最新研究提出中训练（MSM），在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示，新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降，还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合，可提升模型泛化能力。
马斯克破大防了：私信求和遭拒，怒喷奥特曼Brockman「全美最恶人」
马斯克与OpenAI两兄弟庭审进入第二周，马斯克曾发短信提议和解遭拒后破防威胁。短信虽未作庭审证据，但舆论偏向OpenAI，其胜诉率下降。Brockman出庭承认报酬是次要动机，双方各亮手牌，后续奥特曼等将出庭。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
CNSNS｜西工大曹文博、张伟伟：克服优化求解器中的损失条件数瓶颈：一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注，但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈，指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR，在收敛速度与稳定性间建立平衡，实验验证其有效性。
AI重新打开了创业窗口期？数据告诉你真相
移动互联网红利结束后创业圈寒冬漫长，2025 年起 AI 创业融资回暖，但资金集中于头部公司。AI 使创业成本断崖式下降，一人公司兴起，不过 AI 创业失败率仍高。真正的创业窗口期属于有行业认知、能差异化定位且善用 AI 的人。