「两阶段训练」共找到 3112 篇相关文章
微软拉响「红色警报」！纳德拉重回一线抓Bug，AI这仗输不起
微软CEO纳德拉亲自下场盯Bug、催进度，吐槽Copilot不够聪明。Copilot嵌入Office却不被用户青睐，AI竞争已从比能力转为比留存。当下用户更看重产品能否被留下，AI竞争关键在于‘分寸感’。
OpenAI 囤 DRAM 晶圆，内存价格炸了！32GB DDR5 一月狂涨 156%，厂商倒买、交货延期，商业遏制引市场崩盘？
文章指出OpenAI两笔巨额DRAM采购致全行业恐慌囤货，内存价格疯涨，32GB DDR5一月涨156%。原因是交易保密、规模大，且市场无安全库存。OpenAI买原始晶圆囤货，或为遏制对手。
性能不减，吞吐量提升6.4倍！英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型，打破对‘深而瘦’架构迷信，修正缩放定律，用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色，远超同类产品。
从被吐槽“套壳中国大模型”到自研封神！首次揭秘Cursor背后极速代码Agent如何对标GPT5.1 Codex，生成效率提4倍
10月29日，Cursor 2.0发布Composer大模型，效率约为其他模型四倍。开发者分享其成极速代码Agent方法，如强化学习、平衡训练与推理负载等，还提及未来方向及研发反思。
比Gemini 3记得更多，谷歌新框架将上下文记忆干到了200万！
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans，能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文，共同推进测试时记忆概念，实验显示新架构性能出色。
沉默的进化：LatentMAS 如何通过“潜意识通信”重塑多智能体协作？
这是对多智能体协作领域突破性研究的深度解读。论文提出LatentMAS框架，让智能体直接交换“思维向量”，实现“机器心灵感应”，在性能、速度和Token消耗上全方位碾压传统文本交互模式。
「2025中国科技产业投资榜」榜单揭晓｜甲子引力
2025甲子引力年终盛典在北京举办，现场发布【2025中国科技产业投资榜】，呈现投资机构卓越表现。2025年全球资本市场复苏，中国科技产业迈入关键阶段，投资具‘硬科技主导、长期主义、生态化布局’特征。
五年，终于等来Transformers v5
Transformers v5发布首个RC版本v5.0.0rc0，跨越从v4到v5长达五年的技术周期。其日下载量从2万次激增至超300万次，总安装量突破12亿次。v5将PyTorch确立为唯一核心后端，聚焦四大维度进化。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。
模型汤新做法！Meta｜提出“类别专家汤”：SoCE，大幅提升模型性能，刷新SoTA！
大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。