「大规模语言模型」共找到 8086 篇相关文章
港大联手月之暗面等开源OpenCUA:人人可造专属电脑智能体
香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构提出用于构建和扩展 CUA 的完全开源框架 OpenCUA,含注释工具、大规模数据集等,还构建旗舰模型 OpenCUA - 32B,公开代码、数据和模型。
LLM的下一战:从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文,介绍高效训练和机器遗忘两赛道,前者有数据价值飞轮5大模块,后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
揭密MiniMax不为人知的B面
第一批AI大模型公司上市潮来临,MiniMax营收增长显著。它采用“B+C全都要”商业模式,B端业务靠API调用,覆盖多领域,毛利率高。其B端战略分三层,靠全模态布局和模型能力扩张版图。
英伟达拿出推理版VLA:Alpamayo-R1让自动驾驶AI更会动脑子
当今自动驾驶模型虽强大,但在‘长尾场景’易翻车。英伟达推出的Alpamayo - R1是带推理能力的视觉 - 语言 - 行动模型,有核心创新,实验中性能显著提升,训练分三阶段,让自动驾驶迈向可解释。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误?详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定,因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法,从序列维度计算梯度,解决了MoE模型RL训练的稳定性问题,在Qwen3上效率更高。
当 AI 下场炒 A 股,「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中,不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法,基于A股数据集验证,显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性,是综合改进方案,但有算力等局限。
蚂蚁具身智能明牌了:做大脑,和宇树们错位竞争
蚂蚁灵波开源具身智能基座模型LingBot-VLA,用20000小时真实世界数据训练,解锁最大规模开源真机数据之一。它性能超国际顶尖模型,还指明通用具身智能发展路径,为行业提供全栈解决方案。
The Batch: 919 | 本地 AI 能否替代云端?
大语言模型预测输出需求推动数据中心扩建,研究人员探讨本地小型模型能否分担算力负荷。斯坦福与Together AI团队研究发现,本地系统单瓦特智能量与云端有差距但在缩小,若准确率相近可节省能耗。
WhisperLiveKit:本地同步实时语音转文字
实时语音转文字难题待解,现有方案各有缺陷。WhisperLiveKit项目用前沿同步语音技术解决问题,支持多语言同步翻译、实时说话人识别等,还介绍了安装、部署方式,不过效果受语言和模型等因素影响。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【八】| 什么是残差连接?
本系列是对长篇文章《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math》的解读笔记。本篇介绍残差连接,指出传统多层模型有网络退化和梯度传导困难问题,而残差连接能缓解,还说明了其工作原理和可行性。