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吴恩达发布「Post-training of LLMs」课程,由Banghua Zhu主讲,瞄准实用技术,重点介绍SFT、DPO、RL三种后训练方法,有大量动手实验,课程发布后引发热烈讨论。

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Lovable 仅凭 35 个员工创造 8000 万美元 ARR 的原因

Lovable 仅35人7个月达8000万美元ARR,因其有大量 AI 原生员工。AI 原生员工默认用 AI,能快速解决问题。聘用此类员工可释放自主权、提升速度,传统公司转型难,未来组织将变革。

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《DeepSeek掘金》背后的故事——从行业寒冬到AI春潮,用腾讯IMA知识库重构价值

本文讲述《DeepSeek掘金》成书背后的故事。从行业寒冬到AI春潮,编委们因DeepSeek迎来职业转机。面对出版市场乱象,用腾讯IMA知识库完成创作,还打造四位一体学习方案,致敬梁文锋与DeepSeek理想主义。

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The Batch:833 | 针对智能体的钓鱼攻击

研究人员发现误导基于大语言模型的自主智能体的方法,即通过在热门网站植入恶意链接,利用智能体对热门网站的‘隐性信任’攻击。测试显示智能体易受诱导执行有害行为。

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被“网暴”两个月后,Yann LeCun 携最新世界模型杀回!小扎千万美元激励抢人,Meta AI 内部权利之争开始

Meta推出新的“世界模型”V-JEPA 2,可提升AI物理推理能力。它是V-JEPA扩展版,在百万小时视频上训练,能让机器人完成任务。Meta还发布三项基准测试,且已开源。LeCun力挺,小扎为追进度亲自招人才。

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扎克伯格炮轰苹果缺乏创新,并千万美金年薪狂招AI 人才

Meta为组建「超级智能」团队,开出超1000万美元年薪,扎克伯格亲自下场。还计划148亿美元收购Scale AI 49%股权。此外,扎克伯格炮轰苹果缺乏创新,业界对此看法不一。

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LeCun有了新证据!大模型思考与人类思考存在本质差别

Yann LeCun参与的研究用信息论揭示大语言模型与人类在‘理解世界’上的本质差异。研究引入新量化框架,分析主流大模型,发现AI与人类在‘理解’上有三大核心差异,对当前AI发展趋势提出挑战。

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ETT:打破原生多模态学习视觉瓶颈,重塑视觉tokenizer优化范式

本文由多机构联合完成,针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题,提出 ETT 调优方法。它实现联合优化,在多模态理解、生成、重构任务表现出色,虽有局限但带来新突破。

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在 AI「囤粮潮」里,拆解智谱 50 亿美元的「技术账本」

AI行业进入下半场,竞争重心转向持续迭代能力,本文围绕智谱50亿美元融资事件,拆解其资金投向与技术布局,分析头部大模型厂商的竞争逻辑。

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Meta新研究:字节模型蒸馏后,天花板破了

本文介绍Meta FAIR与华盛顿大学合作的最新研究,针对传统大模型蒸馏Token候选空间大、存储成本高的痛点,提出字节级蒸馏方案,验证其可突破Token天花板提升模型能力上限。

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