「非推理任务」共找到 4122 篇相关文章
高性能全闪并行文件系统的设计和实践
焱融科技 CTO 张文涛在 QCon 大会分享‘高性能全闪并行文件系统的设计和实践’,介绍了焱融全闪文件存储架构和 YRCloudFile 技术细节,分享其解决 AI 训练存储难题的方案。
LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。
Thinking Machines再发文:模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究,提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形,设计Manifold Muon优化器,实验显示效果好,但计算开销和理论问题待解决,代码已开源。
谁是最强“打工AI”?OpenAI亲自测试,结果第一不是自己
OpenAI发布新研究,提出GDPval基准衡量AI模型在有经济价值任务上的表现。Claude Opus 4.1表现最佳,GPT - 5次之。OpenAI开源优质子集并提供自动评分服务,还指出了GDPval的局限。
马斯克新模型背后算法来自英伟达???
Grok-4-fast降本增效表现出色,其背后或许关联英伟达算法论文。论文推出Jet-Nemotron模型,靠PortNAS框架降本提效,还开源代码。网友猜测Grok-4-fast基于此模型,也有人认为是营销手段。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多:智能不在于数据堆砌,78个样本训练出超强Agent,128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点,认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型,实现128倍数据效率提升,为Agent开发提供新路径。
Nano Banana不及格,开源模型一分难求!上海AI Lab新基准直击文生图模型痛点
上海人工智能实验室等联合发布首个多学科文生图考试基准GenExam,覆盖10学科、1000题。实验显示,GPT - 4o严格评分正确率仅12.1%,开源模型接近0分,暴露出模型在专业场景的短板。
从「对口型」到「会表演」,刚进化的可灵AI数字人,技术公开了
快手可灵团队让数字人从「对口型」进化到「会表演」,全新数字人功能在可灵平台公测。技术报告Kling - Avatar解析背后技术路径,设计多模态两阶段生成框架,实验显示其在多方面领先竞品。
百度CTO王海峰:AGI曙光已现,Scaling Law仍有效|新智元十周年峰会
新智元十周年峰会,百度CTO王海峰分享AI发展。回顾十年,从AlphaGo到如今大模型爆发,AGI曙光已现。他指出AI具通用性和全面性,百度内部超45%新增代码由AI生成,Scaling Law仍有效。
交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL,昇腾加持,开创智能体训练新范式
强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」,在此背景下,复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架,提出 ScalingInter - RL 方法,7B 模型经训练追平顶尖商业模型,为 AI 发展注入动力。