「小红书Hi Lab」共找到 1332 篇相关文章
10亿天价挖角惨遭12人连环拒,小扎钞能力失灵!OpenAI系初创0人卖身
Meta为从OpenAI前CTO初创公司挖人,开出10亿美元天价,却遭12人拒绝。同时,苹果AI团队一月内流失4员大将。此外,Meta的Llama 4发布遇挫,小扎豪掷重金重组AI部门,其AI豪赌回报成疑。
图灵奖大佬向97年小孩哥汇报?小扎1亿年薪买新贵,老将痛诉熬夜捡GPU!
新智元报道,小扎砸143亿拿下Scale AI 49%股权引入Alexandr Wang任Meta首席AI官,甚至可能让LeCun向其汇报。而Meta老员工因GPU受限研究受阻,科技圈有人上亿年薪,有人被裁,AI圈呈职业体育趋势。
Sea AI Lab 揭秘:你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃?罪魁祸首可能只是一个参数:BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出,强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈,根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”,使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题,提升模型表现。
大模型也需要自我反思,上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法,构建“错误 - 反思 - 修正”数据,让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据,实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
开源模型首次物理奥赛IPhO夺金!上海AI Lab 235B模型击败GPT-5和Grok-4
上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金,在HiPhO基准测试获12金1银,超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试,用多阶段强化学习训练模型,开发PhysicsMinions系统提升推理能力。
英伟达揭示RL Scaling魔力!训练步数翻倍=推理能力质变,小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久,过去研究多悲观。英伟达研究指出,问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数,释放小模型潜力,还构建技术组合拳。
32B 稠密模型推理能力超越 R1?中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年,国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1,与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力,探索小体量实现大能力路径。
抗干扰能力提升近40% !无需对抗训练,北航上海AI Lab新蒸馏方法提升模型鲁棒性 | ICML 2025
在人工智能模型规模持续扩大的今天,数据集蒸馏方法能提升训练效率、降低成本,但蒸馏模型在安全性要求高的任务中抗干扰难。北航上海AI Lab团队提出ROME方法,无需对抗训练,显著提升模型鲁棒性,成果被ICML 2025接收且已开源。
又是王冠:27M小模型超越o3-mini!拒绝马斯克的00后果然不同
27M小模型HRM由拒绝马斯克的00后王冠开发,超越o3 - mini - high和DeepSeek - R1,推理不靠思维链。它采用分层推理等五项核心技术,在多测试中表现出色,虽被指通用性不足,但有人看好其仿脑架构。
让世界模型推理效率提升70倍:上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5,针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题,提出时空信道联合建模(TSCM),实现近似恒定计算成本的全局记忆访问,展示了世界模型工程化落地的可行路径。