「训练数据污染」共找到 3957 篇相关文章
这可能是Claude Code最重要的功能
Claude Code新功能Sub - agents很实用,能创建多个专精任务的Agent,有独立上下文窗口防‘记忆污染’,配置灵活,还能组成工作流。创建简单,比社区项目有优势,是Claude Code截至目前最重要功能。
台积电“退场”,氮化镓市场影响几何?
近日,纳微半导体宣布将产品代工从台积电转至力积电,台积电决定2年内退出氮化镓业务。因其代工业务利润低,难达预期,且氮化镓市场竞争激烈。但氮化镓厂商积极应对,市场前景仍被看好。
苹果向英伟达生态妥协了!MLX框架主动适配CUDA
苹果特意为端侧AI模型训练推出的MLX框架,主动增加了CUDA支持。因CUDA在AI开发领域占主导,且生态强大,苹果此举是借力英伟达生态、扩大自身影响力的战略选择,也避免侵权。
Kimi新模型数学反超DeepSeek!北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek,基于Qwen2.5 - 72B打造,采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新,还有精简版本,官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
AI 渗透金融行业:大模型如何破解风控、服务与决策难题?
在数字化与人工智能驱动下,金融行业变革深刻。InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀多位专家探讨大模型赋能金融,涉及风控、服务、决策等难题,分享了大模型应用场景、技术渗透、权衡可解释性与性能等观点。
全面评估多模态模型视频OCR能力,Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型(MLLM)视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集,评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro,准确率仅73.7%,暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
OpenAI自曝:AI推理砸钱越多,碾压人类越狠!
OpenAI研究员探讨推理模型时代。Noam Brown强调预训练和推理范式,指出当前AI胜在通用性。推理范式成本低、效果好,如o系列模型表现出色。首席经济学家谈AI经济影响,称其重塑企业格局。
美国州政府生成式AI应用报告
今年2月,美国阿拉巴马州州长签署行政命令推动生成式AI在州政府大面积应用,并发布深度应用报告。报告涵盖应用现状、伦理风险与策略、数据管理、政策治理等方面,为生成式AI在政府应用提供指引。
本地该怎么做RSI?我们与StartLux CTO聊了聊
菲尔兹奖得主联名信引发AI数学研究争议,前沿研究开始防备云端AI,但本地AI能力不足。本文专访StartLux CTO郭权玮,深度讨论本地RSI实践路径,披露Auto Research方法、实验数据与安全方案,介绍本地模型研发进展。