「两阶段训练框架」共找到 3774 篇相关文章
为了训练AI,Meta强制监控了员工的鼠标和键盘
近日,Meta宣布在美国员工电脑装追踪软件,记录鼠标、键盘操作及截取屏幕内容,用于训练AI。这引发员工愤怒,Meta CTO称员工无法退出。Meta AI投入大,此举或因缺训练数据,但也被质疑是在训练替代者。
150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ,LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法,结合两种主流后训练范式优点,提升训练效率50 - 100倍,成本降低9到30倍,可用于数学推理、模型个性化等场景。
腾讯Kuikly框架进一步开源,新增支持Web,开启一码五端新体验!
腾讯Kuikly框架进一步开源,新增Web版支持H5和微信小程序。该框架基于Kotlin Multiplatform,已被20+业务深度使用。与主流框架对比,它在产物大小、加载速度等方面优势明显,还将持续优化和拓展。
【独家】对话汤元科技任冬淳:物理AI的瓶颈,在于训练体系|甲子光年
对话汤元科技任冬淳,探讨物理AI瓶颈。他认为物理AI瓶颈在训练体系,要满足数据结构质量、训练验证闭环、数据规模效率三要求。汤元构建训练底座,为具身智能和智驾提供服务,具身智能是未来重心。
英伟达笑到最后!训练2000步,1.5B逆袭7B巨兽,Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法,将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B,在多任务中表现出色,解决了熵崩溃和训练不稳定问题。
CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性,生成模型快速赋能三维检测
香港中文大学(深圳)等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法,无需额外训练生成模型,通过两阶段策略扩展训练数据,提升三维检测模型鲁棒性,代码已开源。
卷疯了!这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars,还要“消灭”Prompt?
随着大模型能力突破,Agent 从概念走向应用。清华系 Agent 框架 Cooragent 开源获 1.9k stars。其创始人王政认为 Agent 框架要适应多样需求,解决泛化与精确性平衡等痛点,还分享了对 MCP、框架融合等看法。
清华团队:1.5B 模型新基线!用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明,用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力,训练曲线还很平滑。
Cursor为Blackwell从零构建MXFP8内核,MoE层提速3.5倍,端到端训练提速1.5倍
Cursor团队从NVIDIA的Hopper H100s升级到Blackwell B200s后遇性能瓶颈,他们回归基础,从零重写MoE训练层,抛弃对现有CUDA库依赖,释放了Blackwell架构潜能,实现MoE层和端到端训练提速。