「不对称训练」共找到 3303 篇相关文章
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。
Shopee OnePiece:业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架
2025年生成式推荐发展火热,但工业界落地多在序列化建模,替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式,是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架,含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。
阿里云容器服务覆盖AI全流程,团队透露:OpenAI训练GPT时就用了我们的开源能力
拿下中国AI云市场第一后,阿里云技术产品负责人开展AI Infra分享会。其全栈云计算搭好技术架子,10万GPU集群高效互联,容器服务贯穿AI全流程,还透露OpenAI训练GPT时用了其开源能力。
24B模型编程超DeepSeek全家桶,32G内存苹果电脑就能跑,专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral发布最新开源编程模型Devstral,参数24B,能在单卡RTX4090甚至32G内存Mac上运行。它专为编程智能体推出,针对真实GitHub Issue训练,在SWE - Bench Verified测试中表现出色,还可与All Hands AI框架配合。
DeepSeek-V3.1震撼发布,全球开源编程登顶!R1/V3首度合体,训练量暴增10倍
DeepSeek正式上线DeepSeek-V3.1,作为首款「混合推理」模型,将开启智能体新时代。它参数共671B,具强大智能体能力,编程击败Claude 4,训练量大幅扩增,在多方面测试表现出色,稳坐编程开源第一王座。
小红书hi lab首次开源文本大模型,训练资源不到Qwen2.5 72B 的四分之一
6月6日,小红书hi lab团队首次开源文本大模型dots.llm1,采用MIT许可证。该模型激活参数量140亿,总参数量1420亿,上下文长度32K。训练资源不到Qwen2.5 72B的四分之一,在多个测评中表现出色。
Anthropic CEO:模型可在一亿上下文窗口中学习,且不改变权重,未来AI将每月10万美元
Anthropic CEO Dario Amodei预测几年内将出现月费10万美元、支持1亿词上下文窗口的AI模型。Google Research论文揭示LLM能在不改变权重下,通过「临时便签」机制学习,还介绍了其原理与实验验证。
搜索Agent最新高效推理框架:吞吐量翻3倍、延迟降至1/5,还不牺牲答案质量丨南开& UIUC研究
大语言模型驱动的搜索智能体有能力但效率低。南开和UIUC研究人员剖析效率瓶颈,提出SearchAgent-X框架,实现吞吐量提升、延迟降低,且不牺牲答案质量,还揭示AI智能体平衡和等待问题。
仅看视频就能copy人类动作,宇树G1分分钟掌握100+,UC伯克利提出机器人训练新方式
UC伯克利团队研发出名为VideoMimic的新系统,能将视频动作迁移到真实机器人。它已让宇树G1模仿100多段人类动作,还能适应各种地形。其工作流程含视频转仿真、仿真训练策略、策略迁移到实体机器人。
王小川:医疗行业对大模型有三大刚性要求,但通用模型一条都不达标
5月22日百川智能展示医疗大模型Baichuan - M4与AI家庭医生「百小医」。王小川指出通用大模型用于医疗有问题,医疗对大模型有低幻觉、强循证、会提问的刚性要求,而通用模型不达标。Baichuan - M4表现出色,百小医也有独特定位和优势,且与三家顶尖医院合作成果显著。