「大模型后训练」共找到 9876 篇相关文章
装机量超2000万、全球主流GPU与AI框架“开箱即用”!OpenCloudOS成AI时代优先选项
在大模型训练迭代快、算力需求高但 GPU 利用率低、生态碎片化的背景下,2025 OpenCloudOS 操作系统生态大会举办。OpenCloudOS 围绕 AI 升级技术,构建能力闭环,还发布智能基座,降低产业链技术摩擦。
想让机器人春晚包饺子?阿里达摩院:别急,先把「大脑」优化一下
阿里达摩院推出 RynnBrain 模型,从底层出发将时空记忆和物理空间推理训进模型,在 16 项具身 Benchmark 上达 SOTA。还开源 7 个模型,解决通用大模型在物理世界的局限,在多项任务表现出色。
The Batch: 855 | 为智能体而生
总部位于北京的 Moonshot AI 发布 1 万亿参数的 Kimi K2 系列大语言模型,包括预训练和微调版本。它输入输出能力强,架构独特,在多基准测试领先,支持工具调用,多家服务商已集成。
解决算力瓶颈,给多模态瘦身!Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余,提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌,给出完整图谱与选型指南,还揭示了未来演进路径。
穿越100年前打造的AI,不知道二战和互联网,却从几个例子学会了Python
前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie,只用1930年前英文词元训练。它不知二战等现代信息,能从例子学Python,风格似20世纪绅士,研究团队将扩大其规模。
Karpathy再放大招:8000行代码复现ChatGPT全栈,最低成本仅100美元,4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat,是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线,代码约8000行,覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现,还回答网友关于架构、训练数据等问题。
一个让 AI 智能体(AI Agent)工作更出色的绝妙方法,简单到令人惊讶:只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为,提出MBTI-in-Thoughts框架,在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格,其行为会改变,还经测试验证,有广泛应用前景。
刚刚,Meta最强旗舰碾压GPT-6和Opus!一夜杀回世界前三
Meta发布两款全新旗舰大模型Muse Wonder与Muse Wonder Full,多项基准测试反超GPT-6 Astra和Claude Opus,长任务编程、专业能力测试表现领先,依托吉瓦级超算训练,已正式上线开放服务。
AI接管代码,程序员如何另寻出路?
猎聘报告显示,今年前三季度传统程序员新发职位同比下降8%,超四分之一程序员考虑转型;而软件与算法等新方向招聘逆势增长,AI大模型岗位平均年薪达52.4万元。
RSI离我们有多远?这家中国团队给出了第一梯队的工程解
目前行业探讨大模型的RSI时,常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风,而是提出极具现实意义的工程新路径,构建自进化智能体,让经验在网络流转,还以硬核数据证明其体系有效性。