「大模型训练」共找到 9521 篇相关文章
20岁了!劈柴哥发帖庆生:谷歌翻译换了4代AI,第一次有了「呼吸感」
4月28日,Google Translate满20岁,Pichai发帖纪念,回顾其技术发展,从统计模型到神经网络,再到Gemini原生语音模型,Translate不断进化,能保留语调和节奏,虽被大模型抢风头,但仍在持续进步。
开源多模态推理「破壁」时刻:MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来,开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距,核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集,小模型凭此实现性能逆袭。
同样的模型,Claude Code凭什么比Codex强
文章探讨决定 Coding Agent 能力的 6 大核心组件。指出如今旗舰模型‘裸机’能力相近,真正拉开体验差距的是 Harness 工程质量,还开源 Mini Coding Agent 实现六大组件。
医疗AI迎来大考!南洋理工发布首个LLM电子病历处理评测 | AAAI'26
南洋理工大学研究人员构建EHRStruct基准,涵盖11项核心任务、2200个样本,用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。研究发现通用大模型优于医学专用模型,提出的EHRMaster框架与Gemini联合后性能超现有模型。
多模态推理新基准!最强Gemini 2.5 Pro仅得60分,复旦港中文上海AILab等出品
现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足,复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测,最优得分仅60%左右,反映出模型多方面推理短板。
深度学习中Batch Size对训练过程如何影响?
文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响,探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题,还通过MNIST实验,从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。
美国ATOM报告:Qwen称霸武林,中国统治开源世界
美国ATOM报告显示,2025年夏中国开源语言模型超美国,下载、使用量差距显著。Qwen成王者,DeepSeek在大模型领域表现出色。新势力如Nvidia、OpenAI等也在追赶,报告引入新指标衡量模型热度。
扎克伯格发文正式告别“默认开源”!网友:只剩中国 DeepSeek、通义和 Mistral 还在撑场面
Meta 首席执行官扎克伯格分享“个人超级智能”愿景,透露公司调整 AI 模型发布策略。此前 Meta 强调开源优势,如今态度转变,巨额投入后或暂停开源新模型,计划并行训练开源与闭源模型。
姚顺雨腾讯首篇论文:给AI下半场指路“上下文学习”
姚顺雨入职腾讯后首个成果CL - bench,用来测试大模型“从上下文中学习”能力。研究指出当下模型多依赖“过去”知识,无法适应“当下”学习。评测中,十个前沿模型表现不佳,揭示其真实场景应用缺陷。
Hugging Face 推出九大 AI 课程,免费、全面【收藏】
Hugging Face悄悄上线一批免费AI课程,还带认证证书。课程从大语言模型到扩散模型,从计算机视觉到游戏AI,覆盖面广。完成课程可拿证书,还能在平台分享成果,是学习AI的好机会。