「人类推理」共找到 3125 篇相关文章
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型(特别是 Stable Diffusion XL)推理速度提升高达 3 倍的方法,讲解五种优化技术,还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
仅4人28天!OpenAI首曝Sora内幕:85%代码竟由AI完成
OpenAI团队揭秘安卓版Sora APP构建内幕,4人团队28天完成从0搭建,约85%代码由AI智能体Codex完成。Codex可自我迭代,在多方面表现出色,但也需人类指导。团队分享了与Codex协作的经验和技巧。
消费级显卡跑大模型训练门槛再降:Qwen3-1.7B强化学习只需5GB显存
消费级显卡跑大模型训练门槛再降,Unsloth AI的FP8精度强化学习方案让Qwen3 - 1.7B的GRPO训练只需5GB显存且性能无损。该方案与TorchAO合作,有推理优势,还在内存优化等方面表现出色。
小模型,大能量!200美金的GPT Pro竟然输给了它?
博主用11个场景深度测试昆仑万维的Skywork R1V4 - Lite,它能做到Gemini 2.5 Pro才能干的事,速度快、成本低。在定位、人物识别、生活实用、专业鉴定、学术研究等场景表现出色,核心突破在于主动图像操作与深度推理。
“今天的OpenAI,就是昨天的Sun!” 杨立昆最新长谈:像Linux击溃微软一样,开源AI终将统治世界
图灵奖得主杨立昆在万字对话中阐述AI逆行逻辑,认为LLM非通向人类智能的道路,因其缺乏预测行动后果等能力。他离开Meta创立AMI Labs,专注世界模型和JEPA架构,还介绍Tapestry项目,主张开源AI将统治世界。
DeepSeek 模型技术之旅:从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进,对比了基座与推理模型,介绍了架构、训练方法变化,如 V3.2 结合 MLA 与 DSA,更新奖励和 GRPO 算法,还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
田渊栋被裁后新offer排到法国!原来Llama 4.5训完后被卸磨杀驴了
Meta此次裁员引发诸多争议,工作超十年的田渊栋整组被裁。有说法称是因没做出基于Llama 3的推理模型,但田渊栋否认。Llama 4.5训练好后团队被裁,且后续还将裁风控部门。不过田渊栋获多家公司青睐。
让AI创作不千篇一律,提示词随机插词汇就行
最新研究发现,在AI开写前由人类提供开头或随机插入词汇,写作效果会更多样,AI写作同质化或因“启动条件”问题。研究创建三类同质化评价指标,还发现向系统提示注入随机词汇可提升模型输出多样性。
用 Astra+Codex 干掉 CUDA!奥特曼9个月AI造芯反杀英伟达 GB300
北京时间昨日凌晨,OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 实测结果,其在多指标挑落英伟达 GB300。OpenAI 用 GPT - 6 和加强版 Codex 造芯,9 个月完成硬件设计优化,3 个月搞定软件栈,威胁英伟达 CUDA 根基。
模型训练篇|多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前,AI导购成电商与服务平台新风口,但芝麻租赁场景挑战大,存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”,经架构升级和算法优化,性能提升,还探索了MoE训练和推理优化。