「1.5B模型」共找到 9193 篇相关文章
揭开大模型“伪遗忘”，港理工等团队：结构不变就是没忘
近年来大语言模型隐私风险受关注，机器遗忘技术应运而生。港理工等团队构建表示空间诊断工具，区分‘可逆性遗忘’与‘不可逆遗忘’，揭示遗忘现象背后表示结构变化规律，还做了相关实验并得出核心结论。
突破遥操瓶颈！全新无本体数据世界动作模型Noe-0发布
穹彻智能发布世界动作模型 Noe - 0，全链路采用无本体采集数据。其数据来自真实环境，配合 World Action Model 架构和 AI - Native 数据基础设施，跑通从真实世界经验到机器人能力转化的完整链路，是具身智能的里程碑。
1.8亿个岗位数据分析揭秘，AI究竟取代了什么工作
Revealera联合创始人Henley Wing Chiu研究近1.8亿份全球岗位数据，发现2025年全球招聘岗位总量降8%。创意执行、监管环境等岗位跌幅大，AI相关、高层领导等岗位增长或表现坚韧，AI影响有选择性。
Qwen 3.5 的口碑持续走高，林俊旸辞职出走，开源阵营震荡
3月4日，通义千问首席研究员林俊旸宣布辞职，多位核心骨干也一同离开。此前Qwen 3.5系列开源表现出色，此次人员变动引发社区震动。大厂战略与技术路线拉扯，人才流动成常态。
一个月的活一周干完！英伟达世界模型训练速度飙升400%
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练成本高、耗时长，无问芯穹与清华等推出的 RLinf 框架，从算子融合到 I/O 全链路系统级重构，使训练吞吐拉高近 4 倍，还解决多类性能瓶颈，保证训练效果。
0.9B跑出90%真机成功率！上海交大为VLA补上空间感
上海交大MINT团队提出中间路线Evo - Depth，约0.9B参数，不额外增硬件负担，兼顾仿真与真机性能及部署效率。系统由IDEM、SEM等组成，代码等已开源。
微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。
GPT-5破解世纪难题，竟是上网抄来的！哈萨比斯：太尴尬了
OpenAI团队狂吹GPT-5破解十道Erdos难题，结果是查文献给答案。谷歌DeepMind CEO哈萨比斯称尴尬，图灵奖得主嘲讽。开发者认为AI科研成果说法需谨慎，同行评审很必要。
百度端侧大模型安全建设实践：在算力与保障之间找到平衡
在 QCon 全球软件开发大会上，百度李志伟分享端侧大模型安全建设实践。介绍其发展趋势、优势与应用场景，指出面临隐私、内容等安全挑战，阐述云端与端侧安全方案，通过案例展示优化效果，展望未来安全建设方向。
阿里开源DeepResearch模型，超强“AI研究员”，开启自主智能体新纪元
阿里巴巴通义实验室开源Tongyi DeepResearch模型，是全球首个性能能与OpenAI DeepResearch较量且全开源的Web Agent。它采用先进架构，有两套推理范式，训练方法论有创新，实测表现佳，应用场景广，用Apache - 2.0许可证。