「训练技术」共找到 4604 篇相关文章
复旦、同济和港中文等重磅发布:强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述,总结大语言模型全生命周期的强化学习研究,阐述其各阶段应用策略,分析未来挑战与趋势,重点关注 RLVR 技术,有全生命周期梳理等三大贡献。
忘掉大模型,微软实证:小模型才是Agentic AI的未来!
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’,表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。
长视频AI数字人来了!字节×浙大推出商用级音频驱动数字人模型InfinityHuman
随着内容创作智能化需求爆发,长时长、高质量数字人视频生成是痛点。字节跳动联合浙大推出商用级模型InfinityHuman,打破传统技术局限,解决身份漂移和细节失真难题,已实现多场景商用。
Physical Intelligence 核心技术团队分享:物理世界的“Vibe Coding”如何实现?
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径,分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系,还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制,分析开放世界部署难题,展望未来“机器人模型即服务”。
波士顿动力Atlas人形机器人再现逆天进化:通用AI机器人真的要来了
波士顿动力为Atlas人形机器人训练全新大型行为模型LBMs,它是语言指令驱动的策略模型,能完成复杂操作任务。构建模型有四步骤,实践遵循三大原则,还展示了其多方面操作能力与特点。
突发!字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型,用12T tokens训练,采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算,有两个基座版本,Instruct版在多方面表现强劲,性能碾压OpenAI开源模型。
吴恩达来信:为什么 Meta 会向 AI 工程师支付 1 亿美元薪酬
近期,Meta 因向 AI 模型开发人员提供超 1 亿美元巨额薪酬登上头条。模型扩展资本密集,薪酬占比小,且 AI 对 Meta 业务机遇与威胁并存,招聘还能获技术洞察,所以高薪合理。
ACL 2025 | 清华&港中文提出 MorphMark:全新理论视角破解大模型水印效力与文本质量的两难困境
随着大模型广泛应用,AI 生成内容追溯和版权保护成问题,现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架,动态调强度,在多模型实验中表现优。
比英伟达早,比李飞飞强,大晓Kairos原生一体化世界模型定义物理AI新路线
大晓机器人发布 Kairos 开悟世界模型,其首创“多模态理解 — 生成 — 预测”原生一体化架构,采用跨具身渐进式训练体系和“以人为中心”的数据金字塔,还实现端侧部署,在四大权威具身智能基准上全面登顶。
当 Token 成为商品,AI 基础设施会怎么变化?
在大模型时代,智能生产和交付未实现工业化,存在性能鸿沟。九章云极提出AI工厂战略,发布Alaya NeW Cloud 3.0,将从资源计量转向智能计量,打造训练和Token工厂,提升算力到有效Token的转化效率。