「Scaling维度」共找到 399 篇相关文章
阿里云 Tair 基于 3FS 工程化落地 KVCache:企业级部署、高可用运维与性能调优实践
本文介绍阿里云 Tair KVCache 团队与服务器研发存储软硬件结合团队对 3FS 的工程化升级实践。从性能、产品、运维维度优化,为高性能 KVCache 在企业级 AI 场景落地提供范式,还提及未来 3FS 产品化及服务器硬件升级方向。
EMNLP 2025 | T2R-bench: 业内「首个」工业级表格生成报告评测基准
中国电信人工智能研究院推出业内首个面向真实工业场景的“表格到报告”基准T2R-bench,涵盖多领域真实表格、问题与人工标注关键点,配套创新性三维度评测体系。实验显示主流大模型在该任务上表现欠佳,提升空间大。
JCP | 哈工大(深圳)胡钢团队:三维钝体流动中主动流动控制的深度强化跨域迁移学习
本文将基于相互信息的知识迁移学习与柔性动作 - 评论(MIKT - SAC)算法结合,解决主动流动控制中状态和动作维度的跨领域问题。应用于两个测试案例,结果显示该方法优于SAC算法,能显著减少训练时间、降低阻力系数。
MOE RL实战:统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作,实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等,指出训练难点,分析KL Loss异常归因,验证其在MoE模型RL应用效果,还探究模型规模对训推不一致性的影响。
AI 时代的人们,正在两极分化
文章指出人们对AI的认知正出现巨大裂缝,Karpathy将人分为两拨,一拨用免费版ChatGPT后认为AI不过如此,另一拨花高价订阅前沿模型感受其惊人进步。不同用户群体使用的AI能力代差大,还提及使用时长维度。
数据合成有没有未来?事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产,无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值,还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果,证明高质量数据需专家和管理流程。
当Sora2遇上国产 Vidu Q2,国产参考生真的更香了!一手亲测
国庆假期Sora 2吸睛,其客串功能将它拉到“AI版抖音”高度。但Vidu去年9月就提出【参考生】视频功能,Vidu Q2已是第5个迭代版本。文章对Vidu Q2参考生视频和Sora 2从一致性、物理规律遵循、运镜等维度进行PK。
一手评测Seedance 1.0 pro,字节首次登顶视频大模型竞技场的大杀器来了。
作者在火山引擎发布会现场,认为视频生成模型Seedance 1.0 pro最酷。从多镜头组合、运动质量、情绪、运镜、物理动态效果、风格化六个维度测评,该模型各方面表现出色,无明显短板,已开放给企业用户,今日在豆包App全量上线。
五年,终于等来Transformers v5
Transformers v5发布首个RC版本v5.0.0rc0,跨越从v4到v5长达五年的技术周期。其日下载量从2万次激增至超300万次,总安装量突破12亿次。v5将PyTorch确立为唯一核心后端,聚焦四大维度进化。