「训练方案」共找到 2866 篇相关文章
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
一文读懂：国产AI芯片与英伟达的差距有多大？
文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。
ICML 2025 | 长视频理解新SOTA！蚂蚁&人大开源ViLAMP-7B，单卡可处理3小时视频
在视觉语言模型取得突破的当下，长视频理解挑战凸显。蚂蚁和人大团队提出视觉语言大模型ViLAMP，采用‘混合精度’策略，在多基准测试中超越现有方案，单卡可处理3小时视频，为实际应用带来新可能。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码，多项任务远超RoPE
长文本能力对语言模型重要，但现有模型训练窗长有限，流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足，提出傅里叶位置编码FoPE，提升长文本泛化能力，实验表现超RoPE。
68页论文再锤大模型竞技场！Llama4发布前私下测试27个版本，只取最佳成绩
《排行榜幻觉》论文指出Chatbot Arena存在问题，如少数大厂私下多版本测试选最优、数据访问不平等、用Arena数据训练可提性能、模型被大量静默弃用等，研究团队给出改进建议，官方也进行了回应。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
对话 XYZ-Aquila丨Deep Search SOTA 背后 AI 到底怎么参与改进 AI？
近日，XYZ AI Lab发布两款面向Deep Search的Agent，在评测中领先。其采用AI4AI方法，让AI参与研发判断。团队接受采访，探讨AI4AI含义、与RSI关系、工作范式等，还分享了改进案例和未来方向。
国产GPU开始造世界！国内首个全栈具身智能仿真平台来了
摩尔线程发布国内首个全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda，实现Sim-to-Real真机验证。该平台像物理AI训练流水线，集成物理、渲染、AI引擎。其依托全功能GPU和MUSA架构，还构建了云端、端侧、生态闭环。
Hermes推出Curator功能：自动清理Skill 仓库
Hermes推出Curator功能解决技能仓库膨胀问题。它每7天（可配置）自动运行，检查技能使用频率等数据，将30天未用技能标记为‘stale’，90天未用的移至归档目录，还能建议技能合并方案。
盘点过去一个月，大厂悄咪咪上线的 CLI 和 Skill
过去一个月，淘宝、微信支付、支付宝等大厂纷纷将核心能力以 MCP、Skill、CLI 形式交给 AI Agent 调用。如淘宝支持 AI 完成购物操作，支付巨头开放 AI 接入方案，滴滴和千问有打车 Skill 等。