「混合标签监督」共找到 410 篇相关文章
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡，受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因，如专家混合模型、大型管道模型等。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
文心X1.1三大能力狂飙，海内外实测还挺惊艳！
9日WAVE SUMMIT深度学习开发者2025大会上，文心大模型X1.1发布，事实性、指令遵循、智能体能力显著提升，多项测试表现佳。它能做到知识一致，精准遵循指令，智能体解决问题出色，代码、数学、多模态能力也有进化，得益于迭代式混合强化学习训练框架。
ASO是什么意思？ASO目标与工作内容，ASO常见误区（基础篇）
ASO（应用商店优化）的精髓在于通过对产品特性的分析与用户群体标签的判断，挑选相关度高的关键词，提升App的覆盖、曝光、转化，从而获取更多用户。它不仅包括关键词搜索排名优化，还涉及榜单排名、转化率、推荐位等优化，提升App在应用商店的自然下载量。
语音分离最全综述来了！清华等团队深度分析200+文章，系统解析「鸡尾酒会问题」研究
清华等多校及字节跳动研究者全面调研语音分离领域，撰写综述论文，分析200余篇代表性论文。从问题定义、学习范式、模型架构等多维度展开，还探讨评估指标、数据集等，指出未来挑战与探索方向。
AI 基础知识从-1到0.1：带你走进机器学习的世界
文章沿着AI发展脉络，从Seq2Seq到GPT模型，深入介绍关键技术原理。以简明方式梳理AI基础概念，涵盖人工智能、机器学习等定义，还介绍了各类学习方法、特征工程及向量化等内容，最后提及模型应用流程和Quick BI助力企业分析。
OpenAI发布新模型 GPT-Rosalind：专攻生物学、药物发现和转化医学
OpenAI发布生命科学前沿推理模型GPT - Rosalind，目标是生物学研究等领域。它是生命科学模型系列首款产品，在多方向表现强。当前以研究预览版向特定合作机构开放，有意机构可申请。
阿里开源自主搜索AI Agent，搜论文、网站资讯无所不能
今天凌晨，阿里开源创新自主搜索AI Agent——WebAgent，具备端到端自主信息检索与多步推理能力。还介绍了WebDancer框架从数据构建到训练优化各阶段，助其完成复杂信息检索任务。
阿里QwenLong-32B：1W+超长Token推理，知识密集型复杂文档高效推理
文章介绍阿里QwenLong - 32B在长文本推理的能力。长文本推理有训练效率低和优化不稳定问题，QWENLONG - L1通过强化学习等解决，还阐述其组件、训练步骤，并给出实战代码及相关链接。