「模型可解释性」共找到 9912 篇相关文章
刚刚,OpenAI GPT-6 Astra震撼发布!AGI时代来了
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra,总裁称已到AGI时代。该模型定位为“世界上最智能、最对齐的模型”,在多领域表现出色,能力强、速度快、成本低,还具备“关键级”网络安全能力,将逐步开放给用户。
2.12页/秒,MinerU2.5太快了,1.2B硬刚腾讯、阿里
GPT - 4o等刷新OCR榜单,但产业界仍面临文档图像处理难题。MinerU2.5提出1.2B轻量级文档解析模型,采用创新解耦范式,在多基准测试表现出色,单卡吞吐快,还给出可借鉴创新点。
通用LLM压缩算法,居然藏视频编码里!2.5bit实现4bit性能,硬件无缝支持
LLM.265研究发现,视频编码器是高效的大模型张量编码器,现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量,还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。
Sea AI Lab 揭秘:你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃?罪魁祸首可能只是一个参数:BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出,强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈,根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”,使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题,提升模型表现。
ICML2026 | 全新评审政策出炉!作者可选:评审是否使用AI
ICML 2026 为应对预期投稿量,提出互审数量限制和 AI 使用规定。此次引入评审类型选择机制,作者可决定评审是否用大模型,分严格禁止的政策 A 和有限制允许的政策 B,但执行或有困难。
支付宝出手了,全民级的AI健康管家来了。
作者参加蚂蚁AI医疗产品发布会,介绍了全新AI产品AQ。它是专门的AI健康助手,免费用,能精准定位病因,还可预约挂号,与医保打通,有健康档案等功能,打破医疗信息差,未来可期。
只要强化学习1/10成本!翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道,翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略,能以1/10强化学习成本,结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发,扩展Qwen3团队工作,可在Tinker复现,还能用于个性化和持续学习。
Meta|提出RECAP,通过动态目标重加权回放,解决RLVR遗忘【文末送书!Agent相关】
近年来,可验证奖励强化学习(RLVR)提升了大模型在多任务上的性能,但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略,结合“回放”与“动态目标重加权”,保持模型通用能力,提升推理性能,还提高推理效率。
近期,谷歌发了两篇Agent Scaling论文,有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线,但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题,涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
3B激活参数!商汤绝影Sage登顶PinchBench,端侧第一
商汤绝影Sage端侧大模型在PinchBench评测中,以94%任务完成率超越Claude、GPT - 5.4等主流大模型。它激活参数仅3B,算力需求低,还具备多项实用场景能力,靠SCOUT和ERL两项自研技术提升性能。