「训练机制」共找到 2836 篇相关文章
优步凭借 CacheFront 的改进实现每秒 1.5 亿次的读取操作
优步工程师更新 CacheFront 架构,实现每秒 1.5 亿次读取操作且确保强一致性。解决了旧设计中陈旧数据读取问题,引入新协议和机制,弃用专用 API,还增强监控工具,提高缓存命中率。
BesiegeField:LLM能否学会设计机器?
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField,探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角,测试LLM,提出多智能体迭代设计流程等,发现LLM有挑战但并非不可实现,如Gemini 2.5 Pro表现不错。
Self-Forcing++:让自回归视频生成模型突破 4 分钟时长极限
加州大学洛杉矶分校与字节Seed等团队联合完成Self-Forcing++,让自回归视频生成模型突破4分钟时长极限。它解决传统模型架构缺陷,经三步技术实现稳定超长视频生成,实验超基线,但仍有长时记忆缺失等问题。
谷歌揭秘:Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX,指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式,以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样,还展示TUMIX机制、实战表现,且LLM能设计更强Agent。
万字长文 | 异构算力技术架构与核心组件解析
文章聚焦异构算力技术架构与核心组件,解析主流AI芯片特点、国产芯片技术路线;介绍高速互联技术、网络拓扑结构及优化方法;阐述大模型存储需求、分布式存储技术及数据预处理与加载技术,为AI计算提供全面方案。
经典之作!Agent无需奖励也能学习:通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式,让智能体通过执行动作、观察结果状态学习,无需外部奖励。它能降低数据依赖,提升泛化与鲁棒性。实验显示,其在多样环境中效果出色,为智能体训练提供新思路。
LeCun团队开源首个代码世界模型:能生成代码还能自测自修!传统编程模型一夜成古典
Meta FAIR推出全球首个代码世界模型CWM,它能生成代码、理解语义,还‘懂得’代码执行,能模拟运行过程。在多个代码与推理任务表现出色,开源代码、训练细节等,不过目前仅支持Python。
这一次,天玑9500的端侧AI能力,友商赶不上了
9月22日,联发科推出天玑9500芯片,展示新形态端侧AI应用,推动端侧AI实用化。其性能强、功耗低,还支持端侧模型训练。多家手机厂商将发布搭载该芯片的手机,展现新AI趋势。
震撼实锤!清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱:AI优化器为何名不符实?
为降低大模型预训练成本,近年新优化器频出,宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷,对比不同缩放范式加速差异,给出优化器设计见解,证实严格基准评测必要。
通用LLM压缩算法,居然藏视频编码里!2.5bit实现4bit性能,硬件无缝支持
LLM.265研究发现,视频编码器是高效的大模型张量编码器,现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量,还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。