「神经网络训练」共找到 2201 篇相关文章
通用LLM压缩算法，居然藏视频编码里！2.5bit实现4bit性能，硬件无缝支持
LLM.265研究发现，视频编码器是高效的大模型张量编码器，现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量，还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。
如何破解海量内容审核难题？快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下，传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践，涵盖架构、数据、训练等，还介绍审核智能化应用及未来展望。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
清华团队开源发布首个结构化数据通用大模型
2025年8月29日，清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”（Limi X）结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术，适配多任务，性能超最优专用模型，已落地多个工业场景。
英伟达发布 Jet-Nemotron 系列小模型，理论最大加速比 56 倍
英伟达发布 Jet - Nemotron 系列小模型，在多项基准测试中表现出色，实现高吞吐量加速和高准确率。其训练采用 PostNAS 方案，对既有模型针对性优化，展示了在小模型优化上的可行技术路径。
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”。
AI 狂潮中，电子业破局：国产先进封装加速突围
AI应用渗透使算力需求结构重塑，传统芯片技术升级遇阻，先进封装技术成关键。文中介绍DeepSeek架构突破、DeepSeek - R1算法革新，分析其对算力需求的影响，指出高性能算力芯需求仍高，先进封装能释放芯片性能，国产有望突破。
从BERT到T5再到Qwen3：关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入（GPTE），系统介绍其架构、数据、模型，探讨预训练语言模型（PLM）给GPTE带来的基础能力与高级扩展，还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
多突触神经元模型问世，国内团队打造类脑计算新引擎，登上《自然·通讯》
当前人工智能高能耗问题凸显，脉冲神经网络被认为更具生物合理性、能效更高，但缺乏平衡计算效率和生物合理性的脉冲神经元模型。国防科技大学与中科院团队合作提出 MSF 脉冲神经元模型，相关研究发表于《自然・通讯》。
WRC整理床铺机器人背后模型曝光！端到端双系统全身智能VLA，仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型，可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，结合真机数据集与架构，还构建开放数据集，评测结果优于π0模型，即将开源。