「训练数据合成」共找到 4011 篇相关文章
AI 本地跑？Google 新开源模型上线，本地量化后占用不到 200MB 内存，支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma，专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练，提升效率。在MTEB测试中成绩佳，支持百余种语言，内存占用少，已集成多种工具。
培养好品味
如今AI时代，软件竞争不再只看能否正常工作，产品品味成关键。文章指出品味是经长期训练的直觉，还给出培养方法，如接触优秀作品、思考喜好原因、大量练习并寻求反馈。
蚂蚁即将上线通用 Agent
蚂蚁百宝箱团队将在今年外滩大会正式上线 Tbox 超级智能体，其产品形态与部分平台相近，能让不同角色分工协作。实测显示它在多方面表现不错，但也存在细节不足，官网有诸多案例。
高效大规模创新3D重建模型iLRM
多数基于Transformer架构的模型处理多视图输入有可扩展性问题，成均馆大学、延世大学研究人员提出创新3D重建模型iLRM。它通过迭代细化机制生成3D高斯表示，有独特架构设计和高效注意力机制。
老年代的“滞留对象”：一次由提前晋升引发的线上内存告警排查
文章以线上环境内存告警排查为例，介绍过程和思路。发现老年代因大量不可达对象占用且未触发FullGC致告警，排查出对象提前晋升是主因，还给出调整参数、减少对象产生等解决办法。
Meta宣布AI研究架构调整，成立TBD Lab，取消AGI Foundations团队，强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组，将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向，如构建‘omni’模型；FAIR成创新引擎；解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
简单即强大：全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单，性质独特？
本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN，它建模目标分布机制简洁独特，有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数，还展示实验效果，最后给出未来研究方向。
奥特曼：ChatGPT只是意外，全能AI智能体才是真爱！Karpathy：7年前就想到了
当全球为ChatGPT喝彩，OpenAI的MathGen团队秘密锻造AI「推理」能力，打造全能AI智能体。OpenAI坚信推理能力可复制到各领域，未来AI智能体将颠覆一切，如今围绕人才的战争已白热化。
The Batch: 855 | 为智能体而生
总部位于北京的 Moonshot AI 发布 1 万亿参数的 Kimi K2 系列大语言模型，包括预训练和微调版本。它输入输出能力强，架构独特，在多基准测试领先，支持工具调用，多家服务商已集成。
当大模型陷入幻觉循环，如何用工程化给它“立规矩”？
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”，指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序（HOP）框架，为大模型注入规则，还开源此框架，其在多行业场景应用效果良好。