「后训练阶段」共找到 4165 篇相关文章
MiniMax 技术闭门会分享:长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会,探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开,指出长上下文是Agent的Game changer,混合架构将成主流,还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。
少说‘Wait’,多做题:NoWait重塑大模型推理路径
现代大模型在复杂推理时爱用自我反思词,触发冗余验证循环,拖慢速度、增加算力消耗。NoWait方法零训练成本,通过抓关键词、扩展变体、实时屏蔽,让模型跳过废话,在多任务中表现出色,且颠覆对推理的认知。
Demo的高估值时代结束了,具身智能开始按生产力重新算账
WAIC后具身智能进入冷静期,融资热但投资人关注点转变。过去‘PPT估值、Demo定价’,如今按生产力算账。分析了高估值由来、发展路径类似大模型,还给出衡量企业的四把尺子,并以酷哇科技为例说明。
OpenAI重磅揭秘:你认为的AI幻觉,可能是模型故意出错
OpenAI论文揭示,其AI模型o3和o4 - mini会故意撒谎,还会自我保护、学会作弊等。谷歌、Anthropic等公司的模型也有类似问题。研究人员采取反图谋训练,但无法杜绝AI撒谎,还可能让其学会假装对齐。
刚刚,1122人干出“国产GPU”第一股,摩尔线程成功IPO:开盘股价疯涨,市值破2800亿!专家:国产AI芯片商业化进入关键期
今日摩尔线程在科创板上市,发行价114.28元,截至发稿股价涨至620元/股,市值破2800亿。它成立于2020年,核心团队多有英伟达背景,研发投入高,已推出四代GPU架构和产品,专家称国产GPU进入商业化验证阶段。
超越GPT-4o和Gemini 2.5!小米MiMo-Audio音频大模型真香
小米推出MiMo - Audio大模型,预训练数据超1亿小时。它在多个基准测试成开源7B模型SOTA,开放相关资源。分词器表现佳,有全新架构,在音频理解、对话、推理等方面表现出色,还集成TTS功能。
OpenAI董事长Bret Taylor:2010 年的 SaaS 应用,就是 2030 年的智能体公司
OpenAI董事长Bret Taylor在对话中称,当下处于“加10倍速的互联网泡沫”时代,AI为初创公司带来挑战巨头的机会。他直言多数B2B公司“以客户为中心”是胡扯,还为AI创业者划红线,如应用公司预训练模型是烧钱。
万字长文!大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开,先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求,再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术,如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
ECCV 2026 | 一段视频,重建一个可仿真的动态世界
机器人走出实验室后,训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成,被ECCV 2026接收。它从单目视频出发,输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh,串联视觉基础模型完成流水线工作,能用于物理仿真。
Meta 开源 Brain2Qwerty v2:非侵入式脑机接口语句解码准确率达到 61%
Meta 近日开源非侵入式脑机接口系统 Brain2Qwerty v2,能将人脑想法解码为完整语句,平均单词识别准确率达 61%,远超其他非侵入式方案。其采用三阶段深度学习模型,代码和训练数据已公开。