「任务特化训练」共找到 3662 篇相关文章
只需一次指令微调,大模型变身全能专家天团,8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本,稀疏混合专家架构虽能提升推理效率,但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE,单阶段微调就能升级大模型,还解决传统方法两大局限,在性能和效率上双突破。
Anthropic推演2030年美国经济:AI时代,钱流向了有钱人
本文解读Anthropic最新AI影响经济研究报告,报告从任务层面建模,设置三种AI发展情景,推演2030年美国GDP、就业与收入分配的变化。
苹果提出新型反向传播:一台iPhone 15 Pro Max就能微调LLM
苹果提出内存高效型反向传播(MeBP),可在内存使用量和计算时间上比零阶优化(ZO)有更好权衡,收敛更快、性能更优,还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性,且公开了实现链接但目前为空。
刚刚!AI 圈顶流 Karpathy 三连击:开源、泼冷水、AI 教育~
10月,AI圈顶流Andrej Karpathy有三连动作:开源nanochat项目,100美元可复刻ChatGPT;发表AGI十年论,给行业泼冷水;推进Eureka教育项目,重构AI教育范式。
陶哲轩DeepMind梦幻联动,最强通用科学Agent来了!一口气解决芯片设计、矩阵乘法和300年几何难题
谷歌DeepMind与陶哲轩等打造的AlphaEvolve是LLM驱动的进化编码Agent。它能优化计算生态、调度数据中心等,还解决了数学难题,已在谷歌内部使用,现开启早期邀测试用。
刚刚微软开源视频录制技能skill-recorder
微软开源视频录制技能 Skill Recorder,能将用户完成任务的过程转化为 AI 智能体可重复执行的技能。它捕获屏幕工作会话,用 GitHub Copilot CLI 重构操作,生成可复用内容,支持多平台。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计:Grab 实践案例
Grab分析数据仓库(ADW)团队推出多智能体AI系统,处理数据仓库故障排查等工程请求,减少重复性运维。团队搭建多智能体架构,整合工具生态,考虑安全治理,解决上下文管理挑战,提升工作效率。
Agent不是关键!人大AiScientist实现23小时、74轮长程记忆
中国人民大学团队打造的AiScientist,旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。它通过File - as - Bus机制稳定保存项目状态,在多轮实验中表现出色,提升科研效率,推动AI真正接手科研流程。
比Sora更疯狂!英伟达AI让机器人「做梦」修炼,无师自通直接上岗
英伟达新研究项目DreamGen用视频生成模型让机器人在神经网络生成的「梦境世界」自主探索学习。它能让机器人掌握新动作、泛化到新环境,合成数据暴涨333倍,还引入DreamGen Bench用于视频生成基准。
让AI说人话,Anthropic开源内部最火的skills。
周末,Anthropic官方分享并开源内部常用的skills——eli5,其作用是让AI说人话,解决模型回复冗长啰嗦问题。还介绍了安装方法,指出从opus4.6起,模型coding和agent能力变强但人味淡。