「合成持续训练」共找到 2622 篇相关文章
快慢Reasoning综述!
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷,阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架,梳理两类前沿技术,通过实验揭示瓶颈,为轻量化推理指明路径。
突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。
谷歌AlphaGenome横空出世!40亿年生命代码一键破解,或再夺诺奖
谷歌DeepMind发布AlphaGenome,可一次读取100万个DNA碱基,预测基因突变。它以长DNA序列为输入,预测数千种分子特性,克服了现有模型在序列长度和分辨率间的取舍问题,有望推动生物学研究和新疗法诞生。
Agent 成大厂新“战场”?从同程旅行 DeepTrip 看垂类 Agent 的设计与落地实践
文章聚焦同程旅行推出的垂类旅行 Agent DeepTrip,介绍其设计与落地实践。它能降低旅行决策成本,构建旅行服务生态。团队基于多方面考量选 Agent 架构,还从多维度介绍实现方法及未来规划。
MiniMax重磅开源M1模型:百万上下文超DeepSeek R1,实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1,原生支持百万级上下文长度,在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型,还提出创新强化学习算法。
Kimi新模型拿下代码开源SOTA,仅仅72B,发布即开源
深夜,Kimi发布新开源代码模型Kimi - Dev,在SWE - bench Verified上以60.4%成绩获开源SOTA。参数量72B,编程水平强。采用MIT协议,权重和代码已发布。官方透露了部分关键技术,更多细节待后续报告。
复旦提出自适应Reasoning方法ARM,“能屈能伸”
复旦提出自适应Reasoning方法ARM,解决LLM‘过思考’问题。ARM内置四种解题策略和三种决策模式,还搭配Ada - GRPO算法,在23个数据集测试中表现出色,省token、提速度且准确率高。
突袭Cursor,Windsurf抢发自研大模型!性能比肩Claude 3.5、但成本更低,网友好评:响应快、不废话
当地时间5月16日,Windsurf推出首个AI软件工程模型家族SWE - 1,含三款模型,性能比肩Claude 3.5且成本更低。开发者试用评价不错,但也指出不足。Windsurf称旨在提升软件开发速度,还介绍了测评、编辑器赋能等情况。
让代码接管世界演化,西湖大学发布Code视频世界模型
西湖大学研究团队提出 Code World Model,将‘世界如何演化’和‘世界如何被看见’拆成两个互补问题,由 Coding Agent 决定世界演化,代码执行规则,视频模型转化为视觉观察,有应用潜力。
刚刚,GPT-6代号再泄露!或将周四见
据传GPT - 6本周将发布,OpenAI「义父」爆料Codex接入最强Astra模型,其内部代号「mewfour」泄露。Astra内部版已解决多个数学难题,成本仅约2000美元,还或达网络安全最高能力阈值,可能开启多智能体原生时代。