「上下文去噪训练」共找到 2920 篇相关文章
大模型如何泛化出多智能体推理能力?清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日,清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架,利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明,多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平,将推理能力泛化到通用多智能体系统,在一般推理任务表现显著提升。
别被室内基准高分骗了:大模型是在推理空间,还是在「背答案」?
2025年,空间智能成大模型竞争新热点,模型在室内基准上分数飙升。但因训练与测试数据同源,其提升或只是“背答案”。中科院大学等机构发布OSI - Bench重新审视大模型空间能力,评测显示当前提升可能是虚假繁荣。
刚刚,蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队,于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强,其核心是「发现式智能」理念,还采用了新训练技术,有 A 股涨停板预测等应用。
救命!和漫画角色聊上头了,AI陪伴的新答案有了
快看漫画2.0版本推出AI陪伴互动漫画,将AI嵌入漫画角色,玩家以第一视角改写故事。它解决了AI陪伴产品痛点,靠共同经历和叙事上下文存续关系,还集成多家AI技术,内测数据显示有商业潜力。
8B模型任务击败GPT-5?阶跃星辰开源Deep Think新框架,小模型解锁百万Token测试时计算
阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe,让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架,小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5,还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。
DeepSeek 模型技术之旅:从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进,对比了基座与推理模型,介绍了架构、训练方法变化,如 V3.2 结合 MLA 与 DSA,更新奖励和 GRPO 算法,还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
英伟达拟 10 亿美元砸向这家 AI 编码创企!Copilot 技术大佬带队、成立两年估值近千亿
10月30日彭博社报道,英伟达拟最高投10亿美元给AI创企Poolside,此轮融资或使其估值翻四倍。该公司由微软技术大佬带队,开发AI编码助手,创建强化学习法训练模型,从底层自研,有独特优势。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2:端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限,Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM,用约 1B tokens 微调,端到端吞吐量最高提升 2.5 倍,精度相当。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍,百川循证增强大模型横扫全球医学考试!
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus,将循证医学理念融入训练和推理,首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低,多国医考成绩优异,已上线百小应APP并开放API。
刚刚,英伟达祭出下一代GPU!狂飙百万token巨兽,投1亿爆赚50亿
昨天,英伟达发布专为海量上下文AI打造的CUDA GPU——Rubin CPX,将大模型推理带入「百万Token时代」。它性能强大,能带来高回报,可重写推理经济,还将得到英伟达全栈AI生态支持,预计2026年底可用。