「大模型训练」共找到 9554 篇相关文章
AI月产十亿行代码,暴增76%!程序员论坛炸锅:代码行数≠生产力!
Greptile基于每月用AI审核的十亿行代码发布AI编程年度报告,显示AI助力下代码生产量飞涨,但论坛对此多存怀疑,还分析了不同大模型SDK下载量、模型适配场景等,也给出2025年关键论文。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制:仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型,提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法,发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配,经多基准评测,性能和效率表现优。
智普入局OCR! GLM-OCR 0.9B 也杀进来了~
OCR是上古任务,如今大模型纷纷入局,用1B以下小参数模型搅动解析市场。GLM-OCR能做文本识别等,采用三级架构,有两阶段流水线及训练机制创新,在多场景表现出色。
触觉具身来了个梦之队:天使轮近亿
5月27日,上海新智具身智能科技有限公司宣布完成近亿元天使轮融资。该公司源自复旦大学,核心团队实力强。它聚焦触觉具身智能,构建技术闭环,在数据采集、模型训练等方面有进展,已在工厂落地POC验证订单。
CVPR 2026|清华联合美团推出3DThinker,首个用3D意象思考的工作
当前多模态大模型在空间理解任务表现弱,缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker,无需3D标注和外部工具,让模型内蕴‘想象’三维场景,在多基准上提升效果,且具备一定可解释性。
英伟达拿出推理版VLA:Alpamayo-R1让自动驾驶AI更会动脑子
当今自动驾驶模型虽强大,但在‘长尾场景’易翻车。英伟达推出的Alpamayo - R1是带推理能力的视觉 - 语言 - 行动模型,有核心创新,实验中性能显著提升,训练分三阶段,让自动驾驶迈向可解释。
没有老黄不夸的中国公司了吧??
英伟达CEO黄仁勋访华期间,在高密度采访交流中对中国公司、技术赞不绝口。他夸雷军和小米,评蔚小理、华为、DeepSeek等,还看好中国大模型、机器人等领域,此外也谈及英伟达合作、AI发展等问题。
DeepSeek-R1全升级V2版:Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级,训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’,推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’,还提升了安全可控性,适配生态,推出轻量级模型。
GLM4.5之后,智谱又开源GLM-4.5V,实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM4.5后又开源GLM - 4.5V,它是同级别开源SOTA视觉推理模型,在多模态理解榜单表现优异。文章实测其在科研全生命周期的应用,还介绍了模型架构设计和训练策略。
无需外部数据!AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架,这是无需外部数据的自我提问模型,含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励,设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。