「优化训练」共找到 3104 篇相关文章
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型（特别是 Stable Diffusion XL）推理速度提升高达 3 倍的方法，讲解五种优化技术，还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。
一个“蠢问题”改写模型规则！Anthropic联创亲曝：瞄准Claude 5开发爆款应用，最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及对Claude等模型的意义。他认为AI发展不平衡，建议构建未完全跑通的产品，还介绍了Claude 4优化，探讨人机协作等内容。
万亿参数狂欢！一文刷爆2025年七大顶流大模型架构
文章深入剖析2025年顶级开源模型的创新技术，介绍了DeepSeek V3/R1、Kimi 2、Qwen3等七大顶流大模型架构，揭示滑动窗口注意力、MoE和NoPE如何重塑效率与性能。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
内部爆料：Alexandr Wang上任第一把火，Meta大模型闭源
据知情人士，Meta新成立的超级智能实验室正讨论重大决策，高层对AI模型是否开源存分歧。Meta曾因性能问题延迟Llama 4版本，现完成Behemoth训练却因不佳延迟发布，还探讨放弃它开发闭源模型。
快手高欢深度解读：多模态理解如何成为AIGC视频生成的“幕后功臣”？
2024 年 AIGC 爆发，多模态理解技术支撑 AIGC 原生应用。快手高欢在 AICon 大会分享多模态理解在 AIGC 场景应用，介绍主流 AIGC 产品形态，探讨其背后多模态理解方法、提升能力途径及赋能 AIGC 的方向。
南洋理工 | 推出开源版MetaQuery：OpenUni，1.1B参数媲美BLIP3-o-8B
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni，仅 1.1B 参数就达 8B 模型性能。它架构极简、参数高效且完全开源，还采用两阶段训练策略，虽有局限但为多模态模型研究助力。
港科广等发布首个医学世界模型！精准模拟肿瘤演化，规划治疗方案
医学世界模型（MeWM）是创新AI系统，能模拟疾病演变、预测肿瘤变化，助医生术前评估治疗效果、优化方案。港科广等团队提出该模型，有肿瘤演变模拟等三核心贡献，在多方面实验表现佳。
不愁了！开源智能体Paper2Poster「一键生成」学术海报
2025年5月，滑铁卢大学等团队发布Paper2Poster系统，用大模型将论文自动生海报。它提出PosterAgent多智能体方法，分解析、规划、绘制优化三阶段，生成效果好且开源，不过也存在效率和创意不足问题。