「深度学习模型训练」共找到 8620 篇相关文章
Google新研究：降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文！
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念，剖析RAG系统失败原因并给出解决方案，对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
超长 Agent 任务如何不崩盘：Claude Code 上下文管理机制深度拆解。
文章深度拆解Claude Code上下文管理机制，包括七类上下文、预算与告警、加载、卸载机制等。指出其是分层缓存与多级预算管理系统，还为长任务Agent开发者提供了管理启示。
Nature发布Delphi-2M模型，提前20年预测你得什么病
2025年9月17日《自然》发表研究成果，欧洲、德国和丹麦科学家改造GPT架构，推出Delphi - 2M模型。它能预测1258种疾病及死亡风险，依据过往病史等提供风险概率，虽有局限但潜力大。
从Foundation Model到Physical AI，三星「杀入」大模型核心战场
三星正快速进入大模型核心战场，构建Foundation Model体系，采购GPU用于AI基建。它提出Meki架构、M2RL训练范式和LiveClawBench评测体系，由AI Model TF团队推进，负责人是唐业辉。
OpenAI史上最快模型降临，每秒1000Token！代码从此「炸出来」
OpenAI发布GPT-5.3-Codex-Spark，它是专为实时编程设计的超高速模型，生成速度超每秒1000个token，联手Cerebras硬件，重写底座提升性能，在多项测试表现强，ChatGPT Pro用户可尝鲜。
【CUDA-MODE学习笔记】Lecture 40: CUDA Docs for Humans（文末送书
本文是CUDA-MODE课程笔记，介绍Modal公司GPU术语词汇表项目，讲师分享职业历程，强调理解CUDA技术栈各层次重要性，还讨论了项目短、中、长期目标，是助力开发者掌握CUDA的教育项目。
模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
这个推理模型：HRM ，只用2700万参数，超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型HRM，它是全新循环架构，仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上表现卓越，还引入近似梯度等方法，有推动通用计算变革潜力。
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频，教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究，不依赖百万级3D标注，从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’，再用少量3D标注微调，转化为相机位姿估计能力，在多基准上提升精度且泛化能力强。
手机上实现AI视频实时生成，DiT模型上移动端
扩散变换器在视频生成任务性能强，但计算成本高，在手机上难实用。Snap提出创新优化法，加速视频生成，能在iPhone 16 Pro Max上每秒超10帧，不过也存在细节退化等局限。