「微调加速」共找到 886 篇相关文章
登上Science Robotics顶刊!清华团队耗时22年,终于教会机器人踢足球
今年8月,清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文,提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力,成果在真机和赛事中验证,加速进化平台助力研究。
Sebastian Raschka 2026预测:Transformer统治依旧,但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年,Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位,但会在效率和混合上微调。同时,扩散语言模型虽有工具调用缺陷,但在数据稀缺时或成更好的学习者。
马斯克开始疯狂剧透Grok 5了
ARC - AGI榜单官宣新SOTA,用Grok 4+程序合成技术微调,超越一众明星模型。马斯克剧透Grok 5,称其能达AGI,将几周内开始训练。投入大量训练数据和硬件资源,但成品效果仍待观察。
The Batch:841 | 大语言模型正在纠正历史遗留的不公
美国北加州旧不动产契约含种族歧视条款,人工筛查耗时久。斯坦福和普林斯顿大学研究人员微调大语言模型实现自动识别,分析圣克拉拉县契约,发现诸多受影响土地,且揭示少数开发者推动住房隔离,模型已开源。
瘦身不降智!大模型训推效率提升30%,京东大模型开发计算研究登Nature旗下期刊
京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法,经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台,可帮企业将通用模型转化为专业模型,加速商业化落地。
GPT-5.6曝光了!OpenAI砸钱宣战:换掉Claude Code
GPT-5.5发布三周,GPT-5.6曝光且进入开发全速阶段,预计下月亮相。OpenAI本周四将上线「ultrafast模式」,速度提升2 - 3倍。Codex与Claude Code全面开战,OpenAI砸钱吸引开发者,AI自我加速与商业化形成正反馈。
AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论:TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进,AI 深度介入开发带来新生产路径,但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论,通过提前定义测试点与边界条件,平衡能力利用与风险控制,确保系统可控、安全、可持续。
华人主导谷歌SLED,论文登顶会!一键让模型学会自救
大模型常「瞎编」,传统修复代价高。谷歌在NeurIPS 2024提出SLED方法,不依赖外部知识和额外微调,将各层预测纳入考量,减少模型幻觉。实验显示,SLED能显著提升模型准确率。
OpenAI 最新报告:让团队变得 AI Native 的五大原则
OpenAI 发布白皮书《Staying ahead in the age of AI》,基于与国际大公司合作经验,提炼出让团队变得 AI Native 的五大原则,即对齐、激活、放大、加速、治理,还给出各原则策略及反思问题。
不靠海量数据,如何精准喂养大模型?上交Data Whisperer:免训练数据选择法,10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer,首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据,无需训练与人工标注,用 10% 数据让微调效果逼近全量数据,在多方面领先传统方法。