「成本效益训练」共找到 3404 篇相关文章
OpenAI公开62页核心手稿!AI连破十大「菲尔兹奖级」难题
OpenAI公开62页核心手稿,展示GPT对十大「菲尔兹奖级」数学难题的完整推演,涵盖高维球体堆积、非sofic群构造等。仅花2000美元Token成本,引发全网热议,被指或为GPT - 6,强化学习大佬称像“奇点前夜”。
深入感知级别图像理解:UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越,但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept,构建感知属性定义系统与基准测试集,训练强基准模型,在多方面表现超现有顶尖模型,应用潜力大。
视频理解新标杆,快手多模态推理模型开源:128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5,其有时序定位、描述和推理能力,跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略,经四阶段预训练和多阶段后处理,团队成果多,推动多模态技术落地。
机器人视觉语言导航进入R1时代!港大联合上海AI Lab提出全新具身智能框架
香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1,可将自然语言指令转化为连续导航动作,打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱,在测试中表现出色,小模型性能佳,推动具身智能从数字向具身认知跨越。
1 分钟,我在百度 App上免费部署了OpenClaw
OpenClaw热度高,但原生部署折腾且成本高,应用少。百度App提供免费轻量部署入口,耗时不到一分钟;百度智能云0.01元可进阶部署。实测它在信息搜集和代码生成任务表现好,但也有局限。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升,还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式,及平衡成本等方面的经验。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型,AceSearcher来了
近期,多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型,它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架,以两阶段训练为骨架,将推理与检索结合,提升复杂检索任务效果,在多任务上表现出色。
上海AI Lab提出CANON:让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON,解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制,自适应放大有益指标变化趋势,在数学和逻辑推理任务上成果卓越,还能提升推理效率。
AI里最大的Bug,却也是人类文明最伟大的起点。
OpenAI论文指出AI产生幻觉是因其训练方式奖励瞎蒙行为。以考试为例,AI在信息不足时猜测是最优策略。还从统计学解释根源,指出解决幻觉需改变评估指标,也引发对人类想象力起源的思考。