「训练过程」共找到 2393 篇相关文章
复杂空间推理新SOTA,性能提升55%!中山大学新作SpatialDreamer
中山大学等机构推出SpatialDreamer,模拟人类空间认知过程,构建闭环推理流程,还提出GeoPO解决奖励稀疏问题,构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA,为AI空间智能发展开辟新路径。
所有大模型,都学物理学:北大物理系一篇研究,震撼了AI圈
北大等机构团队跨界用物理学最小作用量原理,提出新颖方法估计 LLM 生成方向性,揭示其背后‘物理定律’。发现 LLM 生成有细致平衡现象,还能用物理指标给大模型画像,让 AI 研究提升到‘物理科学’高度。
NeurIPS 2025|指哪打哪,可控对抗样本生成器来了!
近日,清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”,对多模型、多类别发起黑盒攻击,为AI安全带来挑战,已用于蚂蚁数科产品。
模型大一统?1100多个模型殊途同归,指向一个「通用子空间」!
约翰斯・霍普金斯大学研究发现,1100多个不同神经网络,即便训练条件不同,最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证,虽成因待探索,但意义深远。
AI研发新范式:基于技术方案全链路生成代码
文章指出过往代码补全方式存在局限,腾讯广告审核团队探索新AI开发范式。介绍业界AWS、Lovable范式,阐述审核团队实践范式,含定义、技术选型、过程标准化等,还提及进展、困难与未来展望。
装机量超2000万、全球主流GPU与AI框架“开箱即用”!OpenCloudOS成AI时代优先选项
在大模型训练迭代快、算力需求高但 GPU 利用率低、生态碎片化的背景下,2025 OpenCloudOS 操作系统生态大会举办。OpenCloudOS 围绕 AI 升级技术,构建能力闭环,还发布智能基座,降低产业链技术摩擦。
全图与切片并非等价?LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展,处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率,清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3,提出 PVC 框架,对比 SBE 和 GNE,验证其在提升效率同时保留模型能力。
DeepSeek V3到V3.2的进化之路,一文看全
知名AI研究者Sebastian Raschka发布深度博客,详细梳理DeepSeek V3到V3.2进化历程。DeepSeek V3.2性能对标GPT - 5和Gemini 3.0 Pro,且为开放权重模型,报告涵盖众多有趣领域和知识。
英伟达巧用8B模型秒掉GPT-5,开源了
英伟达携手港大开源Orchestrator-8B小模型,在HLE测试中分数超GPT - 5,成本低且速度快。它靠ToolOrchestra训练法,协调工具解题。此赛道已有多项研究,小模型实用优势明显。
谷歌新架构突破Transformer超长上下文瓶颈!Hinton灵魂拷问:后悔Open吗?
谷歌在NeurIPS 2025发布两项大模型新架构研究,通过‘测试时训练’机制,推理阶段可将上下文窗口扩展至200万token。新成果Titans和MIRAS结合RNN速度与Transformer性能,突破超长上下文瓶颈。