「亿级数据」共找到 4361 篇相关文章
1万亿参数Ling-1T开源,国产LLM牛了~
Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型,总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token,支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色,是目前已知最大的FP8训练基座模型,已完成全面评测。
BRIGHT榜单SOTA!人大&百度ReasonRank:用推理增强的段落重排序器
传统listwise在复杂查询表现差,近期工作泛化性不佳。人大与百度等提出ReasonRank,通过全自动合成13K推理数据及两阶段训练,在BRIGHT等榜单表现优异,且ReasonRank-7B比Rank1-7B快2.5倍。
Meta没做的,英伟达做了!全新架构吞吐量狂飙6倍,20万亿Token训练
英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2,以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍,对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优,还开源模型及大部分预训练数据。
腾讯混元开源 4 个小尺寸模型,主打 Agent 和长文
8月4日腾讯混元开源四款小尺寸模型,参数为0.5B、1.8B、4B、7B,消费级显卡可运行。模型推理快、性价比高,在多领域表现出色,亮点是Agent和长文能力,已在腾讯多业务应用。
社区供稿 | Index-AniSora 技术升级开源: 动漫视频生成强化学习
B站升级动画视频生成模型Index - AniSora技术并开源,支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于相关研究提出首个专为二次元视频生成的强化学习技术框架,构建奖励数据集、训练AnimeReward、提出GAPO优化策略,实验验证其有效性。
基础杂活全被一键秒杀,还要初级员工干嘛?Google Research负责人:以往熬15年的判断力,现在一出道就得硬抗
本文为Google Research全球研发副总裁Yossi Matias的官方播客访谈,分享了Google在生成式AI、AI加速科研、行星级智能、量子计算等前沿方向的探索,探讨AI替代基础工作后对人才能力要求的变革。
奥特曼重磅发声:全AI公司是未来!OpenAI官宣Frontier,让管理Agent像管人一样简单
OpenAI推出智能体中枢平台Frontier,可整合企业系统与数据,让智能体稳定运行。目前Anthropic在企业级大模型市场份额领先,OpenAI想借Frontier卡位。该平台已获多家巨头试用,有望拉开AI扎根企业核心业务时代序幕。
推理快30%,性能超过千亿参数模型,15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker,以150亿参数体量,多模态推理能力强,推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳,优化计算成本,还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
聊聊腾讯 AI 的「松弛感」
文章通过播客内容探讨腾讯AI现状、大厂进击及2025年AI行业趋势。指出腾讯AI存在感弱与策略有关,其以连接器战略拓展;今年场景和用户体验优先级提高,大厂有内部提效等隐形壁垒。
长达790年视频镜头,打造原生多模态世界模型!北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5,它将视觉和语言视为同一种数据流,在超13万亿token数据上学习,解决长视野多模态信息处理问题,经多阶段训练和优化,能力强大且已开源。