「Token级别对齐」共找到 944 篇相关文章
刷新世界记录!40B模型+20万亿token,散户组团挑战算力霸权
Nous Research推出Psyche网络,用区块链汇聚全球计算资源,启动40B参数大语言模型Consilience预训练,达20万亿token创纪录。还解决带宽瓶颈等问题,让AI训练去中心化,推动创新与民主化。
腾讯LLM团队:对下一个 Token 预测的深入剖析,多样性 or 精准度?
最新研究证实RL能增强LLM推理,但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度,用超参压熵,为RL打造‘低熵高信号’起点,经实验验证低熵模型优势明显。
复旦上线音视频模型新裁判:一万组数据对齐人类审美
现有音视频生成领域的奖励模型多依赖局部指标打分,不符合人类整体审美感受,易让模型“刷高分”却未真正提升生成质量。复旦大学团队推出VA-Judger,基于一万组人类偏好数据训练,可从整体维度判断生成质量,对齐人类审美。
少 61% Token、多10倍成功率,这个终端 AI 编程代理火了!
现在多数AI编程工具问题多,而在Github上火爆的`oh-my-pi`是运行在终端的AI编程代理,有哈希锚定编辑等实用功能,支持多模型,经基准测试效果好,还能解决实际开发痛点。
100万亿Token看懵硅谷!全球一半算力写代码,另一半在「搞颜色」 ?
OpenRouter和a16z联合发布报告,基于100万亿Token实证数据揭秘2025年AI发展。开源模型流量占比达30%,推理模型成主流,编程和角色扮演是主要使用场景,亚洲付费使用量翻倍,中文成全球第二大交互语言。
函数向量对齐技术,让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜,发现遗忘源于模型激活带偏差新功能,非覆盖旧功能。还设计FVG训练法,保留并对齐函数向量,保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收,代码开源。
这一年,DeepSeek消耗14万亿Token,编程仅占1/10,超一半用于角色扮演?
a16z和OpenRouter基于100万亿token研究揭示LLM使用情况:开源模型占三成市场,编程任务成刚需,角色扮演是金矿。还提到‘玻璃鞋效应’影响用户留存,市场分层为‘高端闭源+性价比开源’双轨制。
英伟达下一代GPU登场,Rubin CPX一次推理数百万Token,网友:这是头野兽
在周二的AI基础设施峰会上,英伟达宣布推出专为超100万token长上下文推理设计的Rubin CPX GPU。它将与其他产品组成新平台,性能卓越,还能复用现有平台,预计2026年底上市。
注意力机制大变革?Bengio团队找到了一种超越Transformer的硬件对齐方案
Transformer虽改变世界但不完美,线性递归等新方法理论有优势,实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架,用滑动窗口循环和B2P算法,实验显示有速度与质量双重突破。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer,加速像素压缩到语义提取
近期,RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE,结合 RAE 与 VAE,能加速模型收敛、提升生成质量,展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。