「训练系统」共找到 3642 篇相关文章
虚拟智库：运用大语言模型获取多元视角
本文探讨如何用大语言模型（LLM）构建虚拟智库。以电商系统架构决策为例，通过让 LLM 扮演不同角色，如 Martin Fowler、David Heinemeier Hansson 等，从多元视角讨论微服务架构利弊，为架构决策提供参考。
宇树新机器狗太猛了！1米高石阶轻松爬，越野快到出残影，网友：这不是AI生成的？？？
宇树新机器狗Unitree A2星际猎影实力惊人，全视频无加速展示跑酷、爬山等技能。它有超广角激光雷达3D感知系统，能自主避障，还很轻、强、快，承载能力佳，官方未公布售价和上市日期。
Databricks × Snowflake 纷纷下注，PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准？
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思，探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势，分析Neon、Supabase等公司受关注原因，指出PostgreSQL成行业标准，还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
没想到，最Open的开源新模型，来自小红书
向来低调的小红书昨日开源首个自研大模型 dots.llm1，它是中等规模的 MoE 模型，在较小激活量下性能良好。其开源力度堪称行业最大，还介绍了数据处理、训练优化等多方面技术细节。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
AgentScope 正式发布 Skills 支持 - 实现渐进式披露
文章指出大语言模型驱动的Agent系统存在核心矛盾，常见上下文加载方案有局限，缺乏灵活机制。介绍了AgentScope发布的Skill机制及渐进式披露策略，还讲了其在Java中的实现，最后分析了适用与不适用场景。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
200行python代码实现从Bigram模型到LLM
本文从`babygpt_v1.py`出发，逐步加入self-attention机制、position嵌入等，实现完整GPT。介绍Transformer结构，讲解位置编码、单头自注意力等机制的代码实现，还阐述后续层的用途、参数调整及训练效果，最后提及模型优化方向。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。