「预训练策略」共找到 2851 篇相关文章
流片成功率低、研发成本高昂，EDA如何助力芯片产业破局？
全球半导体市场规模增长强劲，但芯片产业面临流片成功率低、研发成本高的挑战。西门子EDA全球副总裁凌琳提出，未来半导体产业突破需聚焦三大方向，核心是‘全面数字孪生’，并阐述了实现路径和布局策略。
超实用提示词模板！AI科学家教你用协作提示词激发大模型潜力
文章由知名AI科学家Lance Eliot所写，指出主流大语言模型因训练机制变得‘短视’，缺乏深度协作能力。介绍协作提示词技术，能让AI成为主动引导者，并以测试展示效果，还说明了适用场景。
马斯克抢先谷歌一步放大招，Grok 4.1登顶LMArena，创意写作直逼GPT-5.1
当谷歌Gemini 3将上线消息传得沸沸扬扬时，马斯克xAI更快一步上线最新大模型Grok 4.1，响应速率提升、幻觉率下降。它有两个“形态”，免费开放且有APP版。在LMArena测试中成绩亮眼，多方面能力提升。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
2M大小模型定义表格理解极限，清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M
大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。
被轻视的巨大市场，大厂做不好的Local Agent为何难？| 甲子光年
文章指出大模型边际收益递减，AI竞赛规则生变，产业从‘参数竞赛’转向‘效率革命’。本地Agent有潜力，但主流产品体验差。GreenBitAI深耕低比特模型，推出Libra，有望撬开万亿美元增量市场。
强化学习+大模型记忆：Mem-α，让智能体第一次学会“如何记忆”
在大语言模型发展中，‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限，Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系，解决记忆难题，在性能、泛化等多方面表现出色。
这一年做 Agent 的公司，Coding 赚了钱，客服融了钱，你呢？
全球数据研究机构 CB Insights《AI Agent Bible》报告梳理 Agent 行业概况。指出未来趋势，如语音成主流交互等；分析发展受限问题、有潜力机会；还介绍不同类型 Agent 商业情况及应对推理成本策略等。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
张小珺对话李想：3小时长谈总结（AI、VLA与组织进化）
张小珺半年前与李想3小时长谈，围绕AI展开多话题探讨。李想认为AI应成生产工具，赞赏DeepSeek，还分享VLA架构、理想终局规划，提出管理心法，思考AI与人关系。