「部署时学习」共找到 2582 篇相关文章
首钢园社群•邻里Station实战活动课:让AIGC掀起效率革命
7月16日晚,首钢园社群•邻里Station举办“AI视频生成与应用”实战活动课,聚焦AIGC前沿趋势。授课达人展示前沿AI平台案例,还进行多环节教学,剖析行业趋势,首钢园为学习实践提供好环境。
ICML 2025|多模态理解与生成最新进展:港科联合SnapResearch发布ThinkDiff,为扩散模型装上大脑
现有扩散模型缺乏多模态推理创作能力,在算力和数据不充裕时实现该功能是难题。ICML2025上,港科联合SnapResearch提出ThinkDiff,以较少资源让扩散模型有思考能力,开辟多模态理解生成新路径。
千卡集群破壁之道:vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长,但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲,结合 LLaVA 和 DiT 模型实践,解析优化策略,分享提升训练效率与稳定性的经验,还展望了 AI Infra 未来。
首个GUI多模态大模型智能体可信评测框架+基准:MLA-Trust
MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架,构建了涵盖四核心维度的评估体系,对 13 个模型深度评估,揭示可信度风险,还提供评估工具箱,推动其可靠部署。
长篇动画上色稳如老狗!全新开源LongAnimation
动画上色是制作长篇动画时“烧脑”又“烧钱”的环节,现有AI主流方法多为局部处理,易导致色彩漂移、风格不统一。中国科学技术大学团队提出动态全局 - 局部范式,构建LongAnimation框架,可确保长动画色彩一致。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1?欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral,却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理,以纯RL方式训练,为LLM强化学习提供新范式。
我去,还能这么玩?AI新宠DocExt:纯本地文档抽取,开源免费还无依赖!你还在为OCR头疼吗?
DocExt 是 Nanonets 开源项目,为全流程无 OCR、零云依赖的本地文档结构化提取工具,适用于多种文档类型,支持字段与表格识别。它零 OCR 误差小、可本地部署,还能灵活接入模型。
英伟达发现RL Scaling!创造力暴涨,做基座模型做不了的事!
过去学界争论强化学习(RL)对语言模型的作用,此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短,提出ProRL,让训练突破2000步以上,结果惊人,小模型也能有出色表现。
微软等提出「模型链」新范式,与Transformer性能相当,扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展,扩展 Transformer 架构成趋势,但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念,构建模型链学习范式,应用于语言模型得 CoLM 系列,实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
Anthropic CEO:人的幻觉比AI 更多!这是真的吗?
Anthropic公司CEO称AI幻觉比人类少,创业公司ColdIQ联合创始人Alex Vacca用虚构故事喂给ChatGPT、Claude和Gemini,测试它们识破谎言的能力,实验结果显示各模型表现不同,AI幻觉短期内难消失。