「稳定训练」共找到 2372 篇相关文章
自回归科学基座模型 BigBang-Proton,提出实现 AGI 的新路线
超对称公司发布自回归科学基座模型 BigBang - Proton,挑战主流 AGI 技术路线。它实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理,有三项创新,在多专业任务表现出色,还提出宇宙尺度压缩构想。
刷新SOTA高出19.05分!英伟达开源OmniVinci全模态理解模型,只用1/6的数据,实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究,该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据,在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。
实时交互式长视频生成
文章提出用于实时交互式长视频生成的帧级自回归框架 LongLive,解决了长视频生成在效率和质量方面的挑战,具备长视频生成、实时推理、高效微调等亮点,还给出安装、推理、训练等步骤。
刚刚,LeCun团队开源首款代码世界模型!能像程序员一样思考的LLM来了
Meta官宣发布代码世界模型CWM,将世界模型引入代码生成任务。它基于编程和世界建模数据训练,能模拟程序执行与交互。在编程基准测试中表现不错,算是Meta的概念验证,目前可看作Demo。
用 1/1000 的参数打穿大模型:我为什么强烈推荐 PaddleOCR
PaddleOCR是百度开源的OCR工具,模型参数仅0.07B,却能在复杂场景媲美大模型精度。其新一代PP - OCRv5全面升级,在文本检测等方面表现出色,还稳定增长且在海外受关注。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道,杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型(dLLMs)有全局规划能力,但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”,提出免训练方法DPad,结合现有技术,能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
中国AI芯片大突围,DeepSeek V3.1引爆算力革命
DeepSeek V3.1发布,是中国AI技术自主性的战略突围。它有6850亿参数,采用UE8M0 FP8适配国产芯片,具混合推理架构、Agent能力等。其发布或重塑AI产业格局,推动国产芯片发展。
快手Klear-Reasoner登顶8B模型榜首,GPPO算法双效强化稳定性与探索能力!
快手Klear团队推出Klear-Reasoner模型,基于Qwen3 - 8B - Base打造,在多基准测试达同规模SOTA。其核心GPPO算法能强化稳定性与探索能力,团队还对训练流程多环节深入分析,给出优化策略。
苹果向英伟达生态妥协了!MLX框架主动适配CUDA
苹果特意为端侧AI模型训练推出的MLX框架,主动增加了CUDA支持。因CUDA在AI开发领域占主导,且生态强大,苹果此举是借力英伟达生态、扩大自身影响力的战略选择,也避免侵权。
Kimi新模型数学反超DeepSeek!北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek,基于Qwen2.5 - 72B打造,采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新,还有精简版本,官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。