「后训练阶段」共找到 4160 篇相关文章
OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈:小扎亲手端汤来公司挖人,气得我们端着汤去了Meta
OpenAI首席研究官Mark Chen在访谈中爆料Meta抢人大战升级成送汤大战,还谈到OpenAI核心研究团队规模、应对Gemini 3策略等。他认为OpenAI本质是研究公司,有信心在预训练和模型性能上超越对手,还提及OpenAI for Science等计划。
叛变!OpenAI亲儿子竟然选了Kimi K3
OpenAI投资的法律AI公司Harvey,首个自研模型Harvey Tenet选中国开源模型Kimi K3作底座。因原用闭源模型成本高、有竞争风险。Tenet训练成本低、性能佳,显示出可复制路径。
风投的钱,开始由AI科学家重新分配
近年新型AI公司NeoLab兴起,获风投后开始资助外部科研。如Thinking Machines Lab、Periodic Labs推出资助项目。NeoLab先定研究问题再选团队,决策快,虽有积极一面,但也可能使少数人影响研究走向。
Claude上线Prompt缓存诊断功能,终于不用盲猜token成本暴涨的原因
Claude宣布Prompt缓存诊断功能登陆控制台,可解决缓存失效排查痛点。此前开发者排查效率低,新功能能显示变动位置与token损耗。目前处于beta阶段,介绍了使用方法、支持的失效原因及功能限制等。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2,推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验,介绍架构、训练数据,对比四种做法,还提及评测、应用场景及结论。
训具身模型遇到的很多问题,在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰,分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集,还介绍鹿明产品FastUMI Pro,及其数据采集、模型训练生态。
罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相:一次在推理与Agent上的下注|甲子光年
大模型进入新阶段,效率成能力一部分。小米MiMo团队12月16日晚发布并开源MiMo - V2 - Flash,负责人罗福莉首亮相。该模型在推理、编程和智能体场景表现出色,在架构、训练方法等有创新。
SIGGRAPH Asia 2025 | OmniPart框架,让3D内容创作像拼搭积木一样简单
香港大学等机构研究者推出OmniPart框架,解决3D内容创作难题,已被SIGGRAPH Asia 2025接收。它将生成任务解耦为两阶段,保证部件独立又能完美组合,质量和效率超现有方法,应用潜力大。
美国专家来中国转了一圈:AI比赛已经结束了
美国专家Rui Ma参观中国AI相关活动后称,中国AI企业实力强,能源问题已解决,大规模投资可持续能源,有安全低成本电力供应体系,而美国电网老化、审批慢、储备少,AI竞赛或已结束。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程,指出padding分max和sum模式,旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用,v0.4.10后有优化,max padding仍待完善。