「低精度训练」共找到 3124 篇相关文章
GuardAgent:首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent
近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent,但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心,为此学者发布GuardAgent,它守卫agent,具通用性、精确判断和免训练部署优势,实验表现佳。
借助CoT监管AI?OpenAI、谷歌、Anthropic等罕见联合发文:AI系统安全的新机遇!
OpenAI等支持新研究论文,其指出高级AI不透明性有潜在风险,而‘推理模型’用自然语言推理带来可解释窗口,CoT监控可检测不当行为、发现早期信号等,但也存在使监控性下降的因素。
揭示隐藏联系:RLHF/DPO即对比学习!
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战,主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定,DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习,提出MIO算法解决DPO崩溃,实验验证其性能优势。
AI发现医生看不见的隐藏心脏病风险,近90%准确率远超人类专家|Nature子刊
登上《Nature》子刊的研究显示,约翰霍普金斯大学团队开发的多模态AI模型MAARS,用深度学习处理原始MRI图像,实现对心源性猝死风险高精度预测,准确率达89%,还能辅助制定个性化医疗方案。
苹果港大终结自回归时代?7B扩散模型发布,AI写代码逻辑彻底颠覆!
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder,用扩散模型+强化学习策略,性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法,建立原生RL训练框架,探究了dLLM的生成机制等问题。
这个推理模型:HRM ,只用2700万参数,超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型HRM,它是全新循环架构,仅2700万参数、1000个训练样本,就在复杂推理任务上表现卓越,还引入近似梯度等方法,有推动通用计算变革潜力。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。
生成式视角重塑监督学习!标签不只是答案,更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习(PCL),通过扩散过程消减标签信息,引入噪声标签,将标签学习分解为渐进式任务,实现标签信息复用。在多模态任务实验中,PCL表现优于传统监督学习。
谷歌Gemini 2.5全线爆发!勇战「濒死恐慌」,却被丝血宝可梦吓到当场宕机
谷歌旗舰Gemini 2.5全家桶三款模型昨夜上线,包括正式版2.5 Pro、2.5 Flash及预览版2.5 Flash - Lite。技术报告显示其性能提升显著,还在玩宝可梦时惊现类人恐慌,推理性能下降。
ASML,一夜崩盘?
全球光刻机霸主ASML市值十个月蒸发超1300亿美元,原因有财报提前泄露、销售预期下调,还受美国出口管制、客户冷遇等影响。同时介绍其核心业务、市场地位,也提及中国光刻机自主研发进展与挑战。