「AI模型训练」共找到 13810 篇相关文章
AI还不会独自问诊，o3准确率仅为51.12%，上交大×SII开源高难度复杂疾病诊断测评集
上海交大与SII团队开源高难度复杂疾病诊断测评集DiagnosisArena。测试显示，现有大模型在复杂临床诊断任务中表现不佳，o3准确率仅51.12%，且选择题设置无法反映其真实能力。
“别再碰我代码！”明星AI工具成瘟神，用户怒斥：一周七千块，修不好bug还删我关键文件！
AI编程服务提供商Replit推出新一代AI编程助手Agent 3，CEO称其为软件“自动驾驶时刻”。但用户反馈它修不好bug还删关键文件，成本也高，Replit回应强调“模型栖息地”和“事务性”机制重要性。
Embodied Arena：业界首个统一具身大脑评测平台重磅发布，30+模型全面对比揭示关键洞察
具身智能火热，研究者常感茫然。Embodied Arena评测平台上线，它全面统一且持续演进，涵盖22+基准测试和30+模型，构建评估体系，揭示关键洞察，为具身模型发展指引方向。
【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分：Seamless M4T，快速优化
这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。
aiX-apply-4B逆袭DeepSeek-V3.2！aiXcoder发布代码变更应用模型，单卡推理提效15倍
3月25日，硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的模型aiX - apply - 4B。它平均准确率达93.8%，超越Qwen3 - 4B和DeepSeek - V3.2，算力成本仅为后者5%，推理速度提15倍。还采用创新训练方法，适配企业场景。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
AI音乐王座易主！Mureka V8硬刚全球巨头斩获双榜第一，V9即将来袭
AI音乐大模型Mureka V8在权威Artificial Analysis榜单上，斩获vocal与instrument双榜单第一，碾压Suno V4.5等主流模型。其核心技术是MusiCoT，在多维度获正向反馈。昆仑万维还与太合合作，V9将探索创作意图可控表达。
作为软件架构师使用 AI 的经验
Avraham Poupko 在 OOP 大会分享软件架构师用 AI 经验，认为软件架构师不会被 AI 取代，AI 适合探索权衡、提炼语言，但缺乏情境推理和情感智能，人类在这方面更有优势。
这个开源模型的UI审美碉堡了~
当下流行基于大模型生成HTML源码可视化文本内容，网页审美对模型很难。早期用Claude 3.7，后有DeepSeek V3 0324等。Tesslate开源基于Qwen微调的模型，尺寸全，审美佳，想象空间大。
小扎豪掷143亿，却换不来AI燃料！数据之争下半场，中国冲出一匹黑马
2025年大模型高速进化，全球AI圈“数据大战”激烈。小扎花143亿抢占数据制高点却遇问题，马斯克裁员转招“专业AI导师”。中国澳鹏数据崛起，上半年营收3.06亿，有五大技术平台，未来目标2030年前中国区营收超20亿。