「复制训练」共找到 2231 篇相关文章
斩获7.4K标星!NotebookLM的终极开源平替,私有化多模态播客一键生成!
Google的Notebook LM虽能上传资料一键生成播客总结,但有数据隐私等问题。近期GitHub上的Open Notebook获7.4K标星,它复制并超越前者功能,强调数据主权,有多项亮点且部署灵活。
重生之在《我的世界》做山姆·奥特曼:网友在线手搓ChatGPT
一老哥在《我的世界》上手搓出有500万个参数的ChatGPT,经英语对话训练,能在像素世界小电脑上对话,用红石电路和存储单元搭建,未用指令集,网友还在游戏里开发出诸多东西。
斯坦福:优化器「诸神之战」?AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出,虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案,AdamW 仍为预训练稳健首选,但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
入职仅一年,套现5000多万后背刺马斯克搬走 Grok 核心代码库!业内专家:拥有菜谱不等于能做出同样的菜
xAI起诉前员工Xuechen Li窃取商业机密,指控其复制代码库,可能使对手受益。业内专家认为大模型核心竞争力不全在代码,xAI可通过加强管控、研发等修复竞争力,还探讨了数据防泄漏系统问题。
AutoGLM 2.0 深度解析:云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温,多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径,其由国产模型驱动,具多能力,在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破,也面临一些挑战。
token危机解决?扩散模型数据潜力3倍于自回归,重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型(DLMs)与自回归(AR)模型,发现DLMs是超强数据学习者,数据潜力超AR 3倍,重训480次性能仍攀升,还剖析同期研究方法论缺陷。
内部爆料:Alexandr Wang上任第一把火,Meta大模型闭源
据知情人士,Meta新成立的超级智能实验室正讨论重大决策,高层对AI模型是否开源存分歧。Meta曾因性能问题延迟Llama 4版本,现完成Behemoth训练却因不佳延迟发布,还探讨放弃它开发闭源模型。
快手高欢深度解读:多模态理解如何成为AIGC视频生成的“幕后功臣”?
2024 年 AIGC 爆发,多模态理解技术支撑 AIGC 原生应用。快手高欢在 AICon 大会分享多模态理解在 AIGC 场景应用,介绍主流 AIGC 产品形态,探讨其背后多模态理解方法、提升能力途径及赋能 AIGC 的方向。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
告别微调时代:拖拽式LLMs实现12000倍加速适配,输入描述,秒级定制LLM,效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈,论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD),仅需输入目标任务未标注提示,即可秒级生成适配的LoRA权重,实现LLM秒级免训练适配,效率、性能和泛化性上均有突破。