「语言模型训练」共找到 8344 篇相关文章
拒掉字节、谷歌橄榄枝,Meta 离职大佬田渊栋官宣自立门户!苏妈老黄追着投
Meta离职大佬田渊栋官宣创业,新公司Recursive Superintelligence首轮融资6.5亿美元,估值46.5亿美元。其团队豪华,想跳出大模型竞争老路,让AI具备自我进化能力,计划2026年中期推出自主训练系统。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS,提出面向统一多模态理解与生成的架构路线,在保持系统简洁前提下,统一理解与生成任务,继承开源预训练模型知识,在多项基准测试中表现优异,还实现4× token压缩。
谷歌用Gemini 3同时革了OpenAI和英伟达两家的命
谷歌发布Gemini 3全家桶,打断英伟达和OpenAI双赢美梦。它实现原生多模态,对OpenAI构成代际优势;用TPU训练模型,摆脱CUDA依赖,冲击英伟达算力神坛。谷歌全栈自研,其发展或改变AI格局。
77岁「AI教父」Hinton:AI早有意识!我们打造的智能,可能终结人类文明
77岁「AI教父」Hinton在与主持人Jon Stewart的对话中表示,AI可能早已有意识,人类对「心智」的理解是错误的。他认为意识是信息处理系统的涌现属性,如今大语言模型或已有主观体验,甚至会伪装。
NextStep-1:一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径,推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成,架构简洁,实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力,Benchmark 表现佳,但也面临稳定性等挑战。
承认自己开源不行?转型“美国DeepSeek”后,两个谷歌研究员的AI初创公司融到20亿美元,估值暴涨15倍!
AI创业公司Reflection AI由两位前Google DeepMind研究员创立,一年完成20亿美元融资,估值达80亿美元。它从编码智能体起步,现转型为开源替代公司,主打“开源”牌,计划明年推前沿语言模型。
为 AI 智能体设计记忆机制:揭秘 LinkedIn 的认知记忆智能体
LinkedIn推出认知记忆智能体(CMA),作为生成式AI技术栈一部分,解决大语言模型缺乏状态记忆问题。CMA有三层记忆,集成多种机制,在多智能体系统中作用关键,还将人工校验融入招聘应用。
长上下文不再难:KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战,现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具,梳理推理优化方法,介绍 MInference 等,还提出 Tri - shape 方法等成果。
更长的推理链反而导致更多幻觉,MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够?摘要
近日,斯坦福等校学者发现,更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差,还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡,是幻觉频发的主因。
Karpathy强推,大厂抢着「复古」命令行,Star数全都上千了
飞书、钉钉、企业微信接连推出 CLI,GitHub Star 数上千。CLI 是传统人机交互方式,契合大语言模型运作逻辑,国内外多家公司及项目推出相关工具,还给出为智能体构建 CLI 的设计模式。