「训练数据污染」共找到 3929 篇相关文章
本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分,介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制,对比V0架构优势,以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解,还提及不同数据量的传输方式及相关代码。
向量数据库要被取代?DynamoDB 开始原生支持 AI 搜索
Amazon DynamoDB 推出原生向量搜索,允许开发者将嵌入向量与应用数据存一起,直接在其中运行近似最近邻查询,无需单独向量数据库。介绍了功能特点、成本计费及开发者反馈等。
竞赛编程Agent进入全球前十!南大、清华新模型CF rating超3500
大语言模型在竞赛编程场景易失败。南大、清华等研究者提出Solvita框架,由四个角色形成闭环,构建可训练图结构知识网络积累经验。实验显示其在多评测中表现强,提升不靠增加token。
AGI倒计时,OpenAI首席研究官重磅表态:留给人类的窗口「很小」
OpenAI首席研究官Mark Chen称AGI即将到来,模型能自主研究。他反对‘预训练已死’,认为Scaling曲线未到头。还提出‘Vibe Researcher’概念,不过通往AGI有评测和持续学习等问题待解决。
CVPR 2026 Highlight|让家电「在仿真中运转起来」,北大正式发布RealAppliance!
北京大学团队提出 RealAppliance 数据集与 RealAppliance - Bench 评测基准。前者收录 100 个精细家电资产,与真实产品系统多层面对齐;后者围绕五项任务评估模型家电操作规划能力,实验显示主流模型仍面临挑战。
Cursor即将被收购、Figma股价大跌,模型厂商还会吃掉谁?AI应用存在护城河吗?
SpaceX 或 600 亿美元收购 Cursor,Anthropic 上线竞品致 Figma 股价跌 7%。AI 应用公司原以为的数据飞轮、垂直 fine - tune、AI 原生 UX 等护城河逻辑已松动,威胁或来自模型供应商。
agent未来落地的收敛形态
当前agent开发变重,基模优化与agent开发脱钩。后续落地的技术收敛范式是将基模训练和agent开发有机结合,有模型更小、agent更智能、基模深入业务场景带来新想象力等好处。
ERNIE 5.0:走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题,ERNIE 5.0 借此提出,用统一自回归框架做多模态理解与生成,在架构、训练与系统层面有创新,评测中各模态能力表现出色。
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”:Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题,浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO,前者奖励“思考过程”,后者优化训练框架,实现推理效率提升,适用于企业场景。
小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2,它延续视觉推理优势,实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题,采用两阶段训练策略,准确率远超开源模型。