「超参数调优」共找到 2680 篇相关文章
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
5个月估值翻10倍，AI数据赛道跑出一家新独角兽
成立约18个月的AI训练数据公司AfterQuery正筹新一轮融资，估值达32亿美元，5个月涨超10倍。它最初想开发AI智能体，后转收集训练材料。此赛道已有多家高估值公司，且数据隐私和安全风险待解。
深度体验DeepSeek Harness，我原谅它涨价了
本文深度体验了DeepSeek Harness，它已发布并开源代码。其一切如模型、工具等皆为可插拔积木，官方内置超百个插件。介绍了安装方法、使用特点，还对比了与Codex差异，认为它是Agent时代的安卓，有望推动自进化。
消费级显卡可以快速上手跑！面壁智能MiniCPM-o 4.5发技术报告
面壁智能联合多方发布MiniCPM-o 4.5技术报告。该模型是业界首个端到端全双工全模态大模型，参数约9B，依托Omni - Flow框架，多项性能对标前沿大模型，还推出多种使用方式，兼顾普通用户与开发者需求。
疯狂！也就2500辆车上路，完成8760亿估值新融资
Waymo官宣完成160亿美元融资，估值超8760亿，较1年半前翻近3倍。其业务分Robotaxi和新业务，今年将扩张至全球20多城。中国Robotaxi玩家萝卜快跑等在业务上有进展，但与Waymo的估值差距大。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
英伟达最新财报出炉，业绩展望引担忧
8月28日，英伟达公布2026财年第二财季业绩和第三财季指引。二财季业绩略超预期但毛利率下滑，数据中心业务增速放缓。平淡展望引发股市震荡，还引发投资者对AI支出担忧。其未向中国售H20芯片，中国市场缺失或影响业绩。
8 个月营收提高 4 倍，n8n 为什么是 AI Agent 最受欢迎的搭建平台？
n8n 从工作流自动化工具升级为 AI 应用编排层，8 个月营收提 4 倍，正进行超 1 亿美元融资。它能与 AI 无缝集成、社区活跃，使用场景广，有云服务和企业级服务，在竞争中有优有劣，采用独特开源许可。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
李建忠对话 KK 凯文.凯利：通用智能是个伪命题，AI 不应该模仿人类 | AI 进化论
CSDN策划的“AI进化论”直播栏目，超50万人观看。李建忠与凯文·凯利跨洋对谈，涉及人机交互、智能路线等十大话题。凯利观点犀利，如认为通用智能是伪命题，AI创造力是“异人”的，科技巨头难在AI时代保持主导等。