「预训练研究」共找到 3721 篇相关文章
SFT+RL双管齐下:ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题?
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架,结合链式推理监督微调与强化学习,提升自回归图像生成模型推理和创作能力,已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
20人团队提前实现DeepSeek构想,AI算力变天?直击大模型算力成本痛点
国内20人玉盘AI团队推出SRDA全新计算架构方案,试图从硬件源头解决当前AI算力核心瓶颈。该架构有诸多创新设计,能应对大模型训推痛点,与DeepSeek构想契合,或成大模型专用架构分水岭。
Theory of Agent:构造知行合一的智能体
当前AI(如ChatGPT)存在行为随机性、效率黑洞等问题,论文指出AI缺乏认知地基,需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”,分析了知识与决策边界,给出最优行为四象限,介绍落地路径和未来发展方向。
Databricks × Snowflake 纷纷下注,PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准?
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思,探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势,分析Neon、Supabase等公司受关注原因,指出PostgreSQL成行业标准,还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
【7.2K Star】Google 基于LangGraph打造全栈Deep Research
谷歌开源Deep Research全栈应用,前端用React(with Vite)和Shadcn UI,后端研究代理用LangGraph,需Redis和Postgres数据库,LLM用Google Gemini,网络搜索用Google Search API,还介绍了Agent执行流程。
看似无害的提问,也能偷走RAG系统的记忆——IKEA:隐蔽高效的数据提取攻击新范式
研究聚焦RAG系统,提出全新黑盒攻击方法IKEA。它不依赖异常指令,通过自然查询提取私有信息。经多数据集测试,其效率和成功率高,还证实提取知识实用,揭示RAG系统潜在脆弱性。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」,像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images,让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式,提出核心技术框架,解决视觉推理局限,实验效果好,未来有望在多领域突破。
扩散语言模型九倍推理加速!上海交大:KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache,复用特征降低计算量。它即插即用,通用于主流dLLM架构,在多个基准测试中实现数倍推理加速,且不降低生成质量。
史诗时刻!AlphaGo神之一手突现,谷歌AI颠覆科研极限?
谷歌DeepMind推出AlphaEvolve,它取得多项数学成果,如改进4x4矩阵乘法、推进六边形填充问题研究等。它能自我进化,还可优化谷歌计算基础设施,预示人类与AI强大协作循环的未来。
爆冷!字节Seed 在CCPC 决赛只做出一道签到题,而DeepSeek R1 直接挂零?
第十届 CCPC 举行,字节 Seed 携 Seed - Thinking 参赛,仅做出一题,DeepSeek R1 挂零。不同模型架构在比赛中差异不大,暴露出大模型做算法题短板,推理模式模型表现更好。