「三阶段训练策略」共找到 3222 篇相关文章
Nature警告:AI「数据饥渴症」引爆学术宕机潮!90%知识库濒临崩盘
Nature揭露AI爬虫疯狂「啃食」学术网站数据,致服务器瘫痪。DiscoverLife、BMJ等受影响,运营方难防「坏爬虫」,急需国际协议规范AI数据使用。
如何选择最佳多模态大模型压缩方案?哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
金融科技智能化转型中,LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架,能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’,还揭示LVLM加速复杂性,推动技术发展。
AI编程到底有没有护城河?RL+Agent重塑代码世界!
作者作为cursor重度用户和算法出身玩家,分享AI编程赛道技术内幕。探讨AI编程视角下RL的难题,介绍AI编程体验进化要素,还聊了cursor 1.0更新,最后指出AI编程工具发展趋势。
最新发现!每参数3.6比特,语言模型最多能记住这么多
Meta、DeepMind等团队研究语言模型记忆容量,提出新方法估计模型对数据点的‘了解’程度,发现GPT系列模型约每个参数3.6比特,还提出模型容量等相关定律,激发社区多方面思考。
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了!一次部署,终生可用
英国格拉斯哥大学团队发布全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX,打破传统多智能体系统构建与优化限制。它有自动化构建、自进化机制和系统性评估亮点,实验验证其性能提升显著。
与Gemini Diffusion共振!首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」,这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同,能非线性生成,已应用于两种模型,增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
可解释性杀疯了!结合机器学习,发顶会轻轻松松!
在机器学习领域,模型可解释性愈发重要。结合XAI技术能提升模型透明度与可信度,如预测儿童饮食多样性、心血管疾病分类准确率很高。还整理9篇相关论文,解析两篇文章创新点、方法和结论。
北大DeepSeek论文或预定ACL Best Paper!梁文锋署名
北大DeepSeek联合发布的NSA论文已被ACL 2025录用且评分高,有望冲击最佳论文。该技术革新传统注意力机制,提升算力效率,是长文本处理的突破。此外,张铭教授团队还有多篇论文上榜。
这场巅峰对话,把China AI的基因、堵点和未来聊透了|甲子光年
2025年4月28日,甲子光年大会巅峰对话探讨‘China AI如何重塑全球AI价值坐标系’。大模型、算力、具身智能、芯片领域嘉宾各抒己见,谈China AI基因、应对策略、行业堵点及未来判断。
“烧掉94亿个OpenAI Token后,这些经验帮我们省了43%的成本!”
作者以月耗94亿OpenAI Token实战经历,分享优化成本经验,如选对模型、用提示词缓存、设账单预警等,降低成本43%,不过网友对此有不同看法。