「超并行实验」共找到 3406 篇相关文章
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。
机器人是具身大模型的「用户」：超维动力如何打通从人类经验到机器人行动？
今年WAIC，超维动力展台的乒乓球桌和双臂机器人开易拉罐演示吸引关注。其机器人90%经验来自人类第一视角数据，超维动力全栈布局，试图打通人类经验到机器人行动链路，目标是建立机器人持续进化方式。
CVPR 2025 Oral | DiffFNO：傅里叶神经算子助力扩散，开启任意尺度超分辨率新篇章
本文由圣路易斯华盛顿大学与北京大学联合完成，提出DiffFNO以神经算子赋能扩散架构，支持高质、高效、任意连续倍率超分，介绍其核心思路、组件及优势，在多数据集上领先SOTA方法，为超分提供新思路，适用于多领域。
华师大智金院孵化金融原生基模Mint-Agent：超越GPT-5.6与Claude Opus 4.8，商业订单已超亿元
华东师大智金院团队孵化的金融原生基模 Mint - Agent 发布，在 FinanceAgentBench v2 上表现超 GPT - 5.6 - Sol 与 Claude Opus 4.8，单题推理成本低，商业订单超亿元，进入规模化金融场景验证阶段。
10个Agent一键组队：并行智能体协作，端到端交付从24h缩减到4h！
过去写代码靠程序员手动输入，即便有Copilot等工具，仍需人主导。并行代理出现后，程序员可调用多个AI并行工作，将端到端交付时间从24h缩减到4h，思维方式也需转变，对工程师能力要求也有变化。
牛！小米开源「音频语言模型」，超1亿小时预训练时间，音频理解和输出能力是真顶！
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio，有超1亿小时预训练时间。它能理解音频，70亿参数模型在多基准测试达SOTA，音频理解超Gemini - 2.5 - Flash，复杂推理优于GPT - 4o - Audio，还支持多模态任务。
Megatron 1F1B流水线并行中的负载不均衡问题研究
文章分析Megatron 1F1B流水线并行中负载不均衡问题。通过实验发现通信时间‘一短一长’，原因是最后一个Stage计算慢致不同步，额外计算引发通信延迟，还梳理了流水线各阶段执行过程。
独家｜拿下5亿元海外订单，无界动力完成天使++轮融资，天使轮累计融资超2亿美元
AI科技评论独家获悉，通用具身智能机器人公司无界动力完成天使++轮融资，累计超2亿美元，天使+++轮也接近完成。其以隐空间世界模型构建具身大脑，区别于主流架构。还获远景超5亿订单，商业化落地成果多。
Claude时代终结？LMArena实测DeepSeek R1编程得分超Opus 4，但月暗称其新模型更胜一筹
在闭源模型主导的AI环境下，开源的DeepSeek - R1（0528）在LMArena测试中表现亮眼，编程得分超Claude Opus 4，引发社区关注与讨论。不过LMArena曾被指责偏袒，其联合创始人反驳。此外，月之暗面新模型Kimi - Dev - 72B编程成绩超R1。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。