「大模型后训练」共找到 9876 篇相关文章
面向「空天具身智能」,北航团队提出星座规划新基准丨NeurIPS'25
卫星星座成数字经济时代基础设施,但运行背后规划难题待解。北航刘偲教授团队提出首个大规模真实星座调度基准AEOS - Bench,训练内嵌时间约束的调度模型AEOS - Former,为‘AI星座规划’奠定新技术基准。
首个基因推理AI 横空出世!准确率飙至97%,彻底改变基因组学研究
多伦多大学等团队发布全球首个基因推理AI模型BioReason,将DNA基础模型与大语言模型融合,准确率从88%提至97%,可解释基因组变异致病机制,有望上线Hugging Face,应用前景广。
100万亿Token揭示今年AI趋势!硅谷的这份报告火了
OpenRouter和a16z联合发布《State of AI:An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》,基于100万亿Token分析模型真实使用情况,揭示2025年AI发展趋势,如开源模型崛起、推理模型成新范式等。
字节清华智能体自动写CUDA内核,比torch.compile加速2.11倍
字节Seed与清华AIR团队开源CUDA Agent,在GPU内核优化基准KernelBench上成绩优异。它是大规模智能体强化学习系统,训练数据经多阶段构建,分阶段训练,全面超越商业模型,还开源了训练数据集。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手,介绍了词汇表、Bigram模型等概念,接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型,阐述模型、训练等内容,最后回顾成果,下一篇将基于此实现完整GPT。
从平面几何出发:形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷,现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案,构建完整闭环,提升模型推理及泛化能力。
GLM-4.5 验证:智谱已完成一轮“洗牌”
2025年大模型热度下降,智谱AI关注度降低。7月28日晚其发布新一代基础模型GLM - 4.5,体现战略调整成效。该模型专为AI Agent打造,性能出色,同时智谱人事、业务、收入等方面也有“洗牌”。
刚刚,Claude两个新模型曝光!
开发者在Anthropic的API中发现Claude的两个新模型代号claude - marshmallow - eap和claude - melon - eap,目前处于内部测试阶段。社区有多种推测,且Anthropic命名风格改变,新模型或下月发布。
SIGGRAPH 2025最佳论文出炉,清华、上科大、厦大获奖!谷歌拿下两篇
SIGGRAPH 2025技术论文奖项揭晓,投稿量首破970篇。5篇最佳论文涉及3D重建、图像个性化等前沿方向,清华、厦大、上科大均有入选,还有荣誉提名论文和时间检验奖论文公布。
震撼实锤!清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱:AI优化器为何名不符实?
为降低大模型预训练成本,近年新优化器频出,宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷,对比不同缩放范式加速差异,给出优化器设计见解,证实严格基准评测必要。