「神经网络训练」共找到 2201 篇相关文章
突发！Qwen更新模型，全面超越kimi k2，强的离谱，主打Agent
Qwen小更新非推理模型性能强劲，各项指标超kimi k2，与Claude opus 4持平，Agent能力亮眼。Qwen团队告别混合思维模式，新模型上线，独立训练两模型，新版本多方面提升，团队称还有大招。
基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。
VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！
近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。
LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。
爬网页要收费了！AI应用成本再度增高！Cloudflare宣布新实验
Cloudflare宣布“按爬取付费”实验，新注册服务网站默认阻止AI爬虫，爬虫需附带支付意图才能访问。此举旨在让内容创作者从AI公司获利，不过也会使AI训练成本上升，还可能引发连锁反应。
苹果出手！改进GRPO，让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。
全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。
微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展，扩展 Transformer 架构成趋势，但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念，构建模型链学习范式，应用于语言模型得 CoLM 系列，实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
DeepSeek R1 迎来小更新大升级，性能直逼 OpenAI o3！
昨日，DeepSeek 发布 R1 大模型最新版本 DeepSeek - R1 - 0528 并开启公测。虽官方未附详细技术说明，但用户反馈推理和输出有改进，也有性能方面的不同看法，其在基准测试表现佳。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。