「成本效益训练」共找到 3377 篇相关文章
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
科技赋能 未来已来 | 人形机器人训练中心探秘 @首钢园
文章探秘首钢园的人形机器人数据训练中心，提及机器人学习的情况，还列出了相关参考资料，展现科技赋能下人形机器人领域的发展。
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。
G2ConS将微软GraphRAG的成本被打下来了~
传统Text - RAG处理多跳推理表现不佳，GraphRAG虽能提升准确率，但成本高。作者提出G2ConS方案，在3个多跳QA基准全面SOTA，平均节省30%费用，EM提升31.44%，整体流程仅3步。
1/8成本比肩Claude 3.7，Mistral Medium 3来了
“欧洲OpenAI”Mistral AI发布多模态新模型Mistral Medium 3，主打编程和多模态理解，成本仅Claude 3.7的1/8，性能达其90%，API已上线，还推出企业聊天机器人服务，引发网友不同看法。
Qwen 3-235B Aider编程能力击败Claude3.7，成本便宜百倍
Qwen3-235B-A22B在Aider多语言编码基准初步测试中击败Sonnet 3.7 Thinking和OpenAI o1，成本便宜150到600倍。Qwen3-32B准确率超GPT-4.5和GPT-4o ，代码编辑格式正确率达100%。
Transformer可以改装成Mamba了：苹果把推理成本直接打成线性
苹果将Transformer改造成Mamba，采用‘两步走’策略，先造中间形态，再转成Mamba，避免性能崩塌。实验显示，新方法性能几乎没掉，成本逻辑改变，为模型降本重构提供新可能。
别再手写 Skill 了！微软最新研究：像神经网络一样训练 Skill
微软研究提出 SkillOpt 方法，把 Skill 文档当「权重」训练，在 52 个测试组合中全部最优或并列最优，平均提升 23.5 分，碾压人类手写。该方法跨模型、环境有效，已开源，使用方便。
Anthropic发布Fable 5.1：科研、编程能力翻倍，成本最高降45%
当地时间9月1日，Anthropic推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1。Fable 5.1科研、编程能力翻倍，成本最高降45%，还能解决实际问题，此次模型竞争转向多方面综合较量。