「训练推理协同」共找到 3854 篇相关文章
MiniMax-M1:全球首个开源超长上下文大模型,超越DeepSeek-R1,推理成本仅1/4
MiniMax-M1是全球首个开源超长上下文大模型,刷新三项记录。它采用混合专家架构,闪电注意力让推理复杂度近乎线性增长。CISPO算法加速训练,成本低。在工业级任务测试表现佳,已开源且方便开发者接入。
大模型学会拖进度条看视频了!阿里新研究让视频推理告别脑补,实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题,推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点,模型用SFT + RL范式及创新奖励机制,实验成绩SOTA。
牛!小米开源「音频语言模型」,超1亿小时预训练时间,音频理解和输出能力是真顶!
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio,有超1亿小时预训练时间。它能理解音频,70亿参数模型在多基准测试达SOTA,音频理解超Gemini - 2.5 - Flash,复杂推理优于GPT - 4o - Audio,还支持多模态任务。
一键式训练端到端Agent,Qwen3+MCP工具集高效集成!
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架,将环境与训练解耦,用Qwen3基座调用MCP工具集,可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效,还支持一键式训练,未来会更易用高效。
商汤SenseNova U1深度拆解,原生统一架构终结缝合时代
文章深度拆解商汤科技开源的新一代模型「日日新 SenseNova U1」,介绍其基于 NEO - Unify 原生统一架构,在数据、训练与推理深度协同,多维度测试成绩亮眼,代表多模态从拼接走向原生建模新方向。
MOE RL实战:统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作,实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等,指出训练难点,分析KL Loss异常归因,验证其在MoE模型RL应用效果,还探究模型规模对训推不一致性的影响。
模型、代码、数据全开源!轻松训练自己的垂类Agent!
Together AI联合Agentica推出`DeepSWE-Preview`,基于开源Qwen模型,用RL在SWE - Bench - Verified登顶。团队将模型权重、训练框架等全开源,抛弃SFT纯用RL训练,还分享训练秘籍和TTS技巧,为垂类Agent训练提供新范本。
视频模型也能推理,Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理,在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试,构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势,相关代码和数据集已开源。
大模型如何推理?斯坦福CS25重要一课,DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解,总结了四个关键点,阐述推理机制、优化方法及最新进展,还介绍多种推理方法并比较其优劣。
OpenAI自曝:AI推理砸钱越多,碾压人类越狠!
OpenAI研究员探讨推理模型时代。Noam Brown强调预训练和推理范式,指出当前AI胜在通用性。推理范式成本低、效果好,如o系列模型表现出色。首席经济学家谈AI经济影响,称其重塑企业格局。