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北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。

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Thinking Machines再发文:模块化流形让训练更稳定

Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究,提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形,设计Manifold Muon优化器,实验显示效果好,但计算开销和理论问题待解决,代码已开源。

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马斯克新模型背后算法来自英伟达???

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由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客,开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化,并给出系统性解法,还开源方案。

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