「在离线混部」共找到 8247 篇相关文章
SOTA级的Embedding模型！F2LLM模型、数据、代码全部开源，人人可用
Embedding 模型应用广泛，但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM，含 0.6B、1.7B、4B 系列模型，仅用六百万数据微调基座，在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。
GPT-5攻入数学圈，证明定理快过博士生？网友热议AI新角色
9月初，arXiv一篇论文将GPT - 5写进数学研究成果。它解决了第四矩定理‘收敛速度’的空白，还在凸优化领域提升收敛界限。不过它常犯错，需人类引导，且成果原创性存疑，引发对科研和博士培养的担忧。
Unsloth宣布更新，可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新，支持视觉/多模态模型强化学习训练，含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法，能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
刚刚，「吉卜力狂欢」GPT-4o功臣被挖走！华南理工女学霸曾与奥特曼同台
GPT-4o引爆全球「吉卜力风格」风潮后，其核心成员华南理工学霸Lu Liu与伯克利博士Allan Jabri跳槽Meta。此前他们在OpenAI主导多模态AI研究，与奥特曼同台展示关键功能，此次挖角凸显OpenAI人才流失危机。
众所周知视频不能P？北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究：视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高，传统流程繁琐，现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法，能实现视频主体多种编辑操作，还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型，团队还探索全景级可控视频生成。
UC伯克利新作颠覆认知：LLM靠「自信爆表」学会推理？无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现，LLM不靠外部奖励，仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习（RLIF）新范式，用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励，在多任务中表现良好。
新DeepSeek R1代码能力直逼Claude 4！附生成任何优质网站的通用提示词
作者体验DeepSeek R1超8小时，发现其文本写作问题大幅修复，思维链推理改进，代码能力提升，前端审美直逼Claude 4。文章展示其前端能力，给出写前端网页提示词及设计逻辑，还探讨了其在复杂任务中的表现。
国产物理AI黑马杀出！超越GPT与斯坦福Biomni，狂揽生物制造SOTA
恩和科技发布全球首个面向生物制造的物理人工智能平台 SAION AI，打破大模型只能虚拟辅助的刻板印象。它有认知、控制与闭环执行三层架构，在多项测试中表现领先，具备多方面核心优势，推动生物制造进入智能工程时代。
3D-R1重塑三维视觉语言推理！让三维交互更智能
近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。
李飞飞、Jim Fan和徐丹飞联合重磅论文：机器人灵巧手，可能走错了路
李飞飞等学者联合发表论文，分析当前触觉融合方案缺陷，提出 T - Rex 架构。它改变触觉输入方式，使用新编码方法和数据集，经三阶段训练，在 12 项任务评测中平均领先 30 个百分点，也指出了局限与未来方向。