「混合训练框架」共找到 3570 篇相关文章
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。
CVPR2026满分论文:Proxy-GS为结构化3D高斯溅射引入统一遮挡先验
上海交通大学钟志航团队等在CVPR 2026提出Proxy - GS,面向基于MLP的结构化3D高斯溅射,用轻量级代理网格将遮挡关系变为可见性信号。在推理和训练阶段发挥作用,在遮挡密集场景实现渲染加速,画质与速度均优。
SIGGRAPH Asia 2025最佳论文 | 港中大、曼彻斯特大学获奖
SIGGRAPH Asia 2025将“最佳论文奖”颁给港中大与曼彻斯特大学团队研究。该研究提出全新切片计算框架,把切片生成与路径规划转化为数学优化问题,解决传统DLP 3D打印难题,还介绍了进阶策略和实验结果。
1/3预算跑平 GPT-5?上海AI Lab「路由魔法」成本直降63%性能反涨 7%!
当前大模型需解决性能与效率平衡问题,GPT - 5用测试时路由技术初步平衡。Avengers - Pro测试时路由框架集成不同LLMs,通过嵌入、聚类、评分操作,调整权衡参数α,能依查询特征选模型,性能和效率优于单一模型。
Gemini:约束
本文围绕“约束”展开探讨,通过对话形式深入剖析其内涵。指出约束不仅是限制,更是塑造和成全;它存在于多个层面,影响着人、组织和事物的发展。还通过公司和人的具体案例,构建了分析约束的框架。
高阶程序,让AI从技术可行到商业可信的最后一公里
文章指出进入AI下半场,可靠性成关键。当前多种探索路径有局限,企业常用RAG、智能体框架等方案也各有问题。而高阶程序(HOP)是神经 - 符号思想的工程实践,能为AI构建可靠控制系统,已在金融等行业展现价值。
腾讯混元最新开源成“最强翻译”:国际机器翻译比赛获30个语种第一
腾讯混元团队的Hunyuan-MT-7B以7B总参数量获国际翻译比赛冠军,还开源了该模型及翻译集成模型Hunyuan-MT-Chimera-7B。其Shy框架有三大创新,在多方面表现优异,还为垂直领域优化提供模板。
港科大(广州)联合腾讯AI平台部开源VibeWorlding,3D世界构建迎来Vibe Coding时刻?
香港科技大学(广州)联合腾讯AI平台部提出VibeWorlding,是可通过多轮对话等自主构建和编辑交互式3D世界的多模态智能体框架。团队开源多项数据,其模型经强化学习后表现超GPT - 5.5等。
开源大模型SOTA又刷新!中国MiniMax M2全球排名第五,开源榜一
中国AI独角兽MiniMax发布模型M2,刷新开源SOTA。它采用混合专家架构,平衡了智能、速度和成本。在多个权威测试中表现优异,价格仅为Claude 3.5 Sonnet的8%,还提供多种部署方式和限时免费服务。
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。