「双阶段训练策略」共找到 3217 篇相关文章
OpenAI董事长Bret Taylor：2010 年的 SaaS 应用，就是 2030 年的智能体公司
OpenAI董事长Bret Taylor在对话中称，当下处于“加10倍速的互联网泡沫”时代，AI为初创公司带来挑战巨头的机会。他直言多数B2B公司“以客户为中心”是胡扯，还为AI创业者划红线，如应用公司预训练模型是烧钱。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
Meta 开源 Brain2Qwerty v2：非侵入式脑机接口语句解码准确率达到 61%
Meta 近日开源非侵入式脑机接口系统 Brain2Qwerty v2，能将人脑想法解码为完整语句，平均单词识别准确率达 61%，远超其他非侵入式方案。其采用三阶段深度学习模型，代码和训练数据已公开。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。
诺贝尔经济学奖背后的 AI 投资主线｜AGIX PM Notes
本文围绕诺贝尔经济学奖与AI投资展开。以创新驱动的增长范式与AI生产力、商业模式转型相关，还介绍本周全球股市去杠杆情况及AI领域动态，如Meta等公司技术进展，最后解读ETF市场价格与净值关系及投资策略。
让图像生成告别 AI 味！清华 + 港中大 + 腾讯混元联手推出SRPO
腾讯混元联合港中大、清华推出SRPO，解决文生图技术痛点。它结合Direct - Align和SRPO，提升图像审美等，训练时间缩至十分钟，在测试中碾压主流方法，不过对冷门风格控制和机制可解释性待提升。
快手高欢深度解读：多模态理解如何成为AIGC视频生成的“幕后功臣”？
2024 年 AIGC 爆发，多模态理解技术支撑 AIGC 原生应用。快手高欢在 AICon 大会分享多模态理解在 AIGC 场景应用，介绍主流 AIGC 产品形态，探讨其背后多模态理解方法、提升能力途径及赋能 AIGC 的方向。
MoE不够看了，腾讯推出MoT：2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型，含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中，MoT - 2B获16项最佳，其架构、数据和训练有创新，能应用于机器人控制。
千问：阿里第二次“无线战争”
本文以乔布斯用 iPhone 点咖啡引出当下科技圈流行发布会点咖啡展示 AI 能力，对比过去与现在，指出数字世界核心范式从移动转向 AI。介绍阿里千问饱和式投入情况，还分析其可能借鉴拼多多、抖音策略，站在长尾对立面。
30人团队震撼英伟达！Jim Fan自曝三个教训，重押世界模型
英伟达Jim Fan带队创立GEAR实验室，30人团队产出惊人，涵盖机器人学习完整技术栈。团队有GR00T基础模型等成果，Jim Fan还分享三个教训，重注视频世界模型，提出仿真世界三阶段，指出物理AI未来是新基础设施。