「渐进式训练」共找到 2705 篇相关文章
Meta超级智能实验室又发论文,模型混一混,性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间,传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup(SoCE),利用基准测试类别构成选最优模型,非均匀加权平均,实验显示其提升了模型效果与稳健性,在排行榜获 SOTA 成绩。
Anthropic新模型杀疯了!成本直降 2/3、性能直逼GPT-5,用户实测:比“吹”的还强,速度超 Sonnet 3.5 倍
Anthropic发布Claude Haiku 4.5版本,成本降2/3、性能逼近GPT - 5,速度超Sonnet 3.5倍。该模型已全平台上线,可处理大文件,安全对齐性佳。它能与Sonnet协同,适用于企业与软件开发,Anthropic业务也在爆发式增长。
高精度全身操控!从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务,核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA,优化三个专用扩散模型,还采用BPS统一表示提高交互精度。
2025-04-努力不是做好事情最重要的因素
作者分享个人生活、工作等多方面情况,提及播客发布,认为努力非工作做好的关键因素,深入探讨Agent在业务应用中的问题,还谈及视频更新、投资经历等,最后表示要审视目标、精简事务。
Anthropic 联创:2028 年实现 AI 自我构建的概率超过 60%
Anthropic 联合创始人 Jack Clark 发长文称,到 2028 年底,AI 实现端到端自动化研发概率超 60%。他分析多维度测试数据,指出 AI 在代码、科研、自我训练和管理等方面能力提升,也探讨了成真后的影响,但遭黄仁勋和陶哲轩质疑。
3D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型,将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段,在多仿真基准和真机实验表现卓越,仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%,真机性能提升32%。
RL在Agentic Reasoning中的作用:拨开迷雾,看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人,但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具,强化学习虽被引入,但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习,提出有效方法。
刚刚,神话级Fable 5.1来了!
今天,Claude Fable 5.1全平台上线,Mythos 5.1专供特定团队。新模型跑分有断层式代差,还降低了算力门槛。通过重绘金星、设计蛋白等案例展示其科研能力,在编程上也表现出色,同时在安全上采取‘一松一紧’策略。
月费3万,成本为零:谁在收割企业的GEO焦虑?| 甲子光年
GEO指针对生成式AI进行结果优化,提高品牌被纳入回答的机会。当下GEO市场乱象丛生,多数服务商报价随意、技术原始,靠“黑帽”做法捞金。不过也有行业规范派在建立标准。其背后是流量入口争夺战,未来提示词或成新货架。
清智资本张煜:AI投资的下一个价值点何在?|甲子引力X
在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上,清智资本张煜分享AI投资见解。他指出AI正重塑行业,生成式AI是革命,还谈到具身智能、AI Agent等趋势,以及AI产业链各要素投资机会,分析了行业盈利赛道和创新价值重构。