「LoRA训练方法」共找到 3305 篇相关文章
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
AI 出图为什么总很土？2100 星开源 Skill 用 244 行给了答案
AI出图常显土气，开源项目`gc - minimal - zine - poster`用244行文档给出答案。它将日系zine感拆分为可执行指令，规定九个渲染问题，还给出取值区间和自检方法，能防止风格自我复制，且适配多种Agent。
从零开始玩转循环 (Getting started with loops)【译】
Claude Code团队将“循环”定义为AI智能体不断重复执行工作周期，直至满足预设停止条件。文章介绍了回合制、目标导向、基于时间和主动式四种循环类型、适用场景及控制token消耗方法，还给出保证代码质量的原则。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
一项新研究表明，7B小模型LoopCoder v2在正常计算外多循环一次，就能在SWE - bench Verified基准上大幅提分。继续增加循环次数，性能反而下降。研究还算了‘收益 - 成本’账，给出选择循环次数的诊断方法。
极端天气也不怕漏检！RDA-YOLO：面向微小绝缘子缺陷检测的鲁棒动态自适应网络
文章指出传统绝缘子检测方法面临人工巡检效率低、小目标检测难等挑战，现有YOLO系列算法也有局限。为此提出RDA - YOLO网络，在YOLOv8基础上有三项创新，实验显示其精度、速度和极端天气鲁棒性表现出色。
【翻译】在 Codex 中使用 Goals：长时间工作的持久目标
文章介绍 Codex 中的 Goals，它是持久目标，能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等，还通过案例展示其在研究任务中的应用。
国产GPU开始造世界！国内首个全栈具身智能仿真平台来了
摩尔线程发布国内首个全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda，实现Sim-to-Real真机验证。该平台像物理AI训练流水线，集成物理、渲染、AI引擎。其依托全功能GPU和MUSA架构，还构建了云端、端侧、生态闭环。
把视频变成图文博客：Agent + 豆包 Seed2.0 lite 重做 Karpathy 两年前的工作流
本文以重做 Karpathy 两年前工作流为例，介绍用 Agent + 豆包 Seed2.0 lite 将视频转为图文博客的方法。详述四步流程，指出其局限，还说明该模式可用于竞品直播追踪、在线课堂报告、游戏赛后复盘等场景。
你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容，如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式，强调 Harness 比模型更关键，还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点，并以 OpenClaw 为例说明落地方法。
加速量子计算到来！英伟达开源模型拉爆量子计算股
英伟达发布并开源全球首个加速量子计算应用的模型系列Ising，打破硬件校准和纠错耗时难题，提供比传统方法更快、更准的量子纠错解码能力，还推出校准基准测试，全方位开源吸引众多机构加入。