「优化训练」共找到 3104 篇相关文章
速度提升,能力却暴跌?扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告,揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷,落后自回归模型。还分析其失败原因,提出评测框架,明确能力边界并给出研究建议。
Soul App 又放大招!把 42000 小时数据喂出的“歌神” SoulX-Singer 开源了!
语音合成近年爆发式增长,开源领域也有强大音乐模型。Soul APP联合多机构开源的SoulX - Singer,喂了42000小时数据,主打零样本歌声合成,支持双控制方式,多语言与跨语言能力强,架构先进,评测表现优。
谷歌北大联手学术版Banana爆火,论文图表100%精确生成
谷歌与北大联手推出学术版PaperBanana,能100%精确生成论文图表,美观度和逻辑清晰度超原版。它由5个智能体分工协作,经实验在各维度超越传统基线方法,已在GitHub获上千star。
百度沧海·存储 Mantle 系统架构演进之路,SOSP'25 论文背后的故事
文章讲述百度沧海·存储Mantle系统架构演进故事。面对云存储挑战及业界方案局限,团队经多阶段探索,构建Mantle及MantleX架构,解决性能难题,并规划后续升级方向,为业界提供新思路。
天下苦CUDA久矣,又一国产方案上桌了
AI开发中,国产硬件增多,但开发者仍依赖进口生态。KernelCAT作为国产AI Agent应运而生,它能开发高性能算子,在昇腾芯片测试中表现出色,还能助力模型在国产平台高效迁移,限时免费内测。
拒绝计算“一视同仁”!Elastic Attention:让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高,现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention,引入轻量级Attention Router,具备动态路由等亮点,在主流模型测试中效果好。
马斯克刚刚真把 𝕏 平台推荐算法给开源了,核心也是Transformer
𝕏平台(原Twitter)将全新推荐算法开源,由与xAI的Grok模型相同的Transformer架构驱动。该算法预测用户行为对帖子排序。此前平台因算法问题被调查和罚款,开源或有此原因。
卢宗青团队新作:人类先验打底,统一动作对齐,通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线,系统性解决多形态平台部署问题。
Anthropic:大模型开始意识到自己在想什么!
Anthropic的Jack Lindsey论文《Emergent Introspective Awareness in Large Language Models》对大模型做神经科学受控实验。发现Claude Opus 4/4.1能感知内部念头,区分内外状态,通过检查内部状态一致性判断输出意图。
微软:DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天,DeepSeek - R1论文更新,披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环,根源是学得不对,如风险规避式复读、时序相关错误复读,还给出解决方案。