「训练方法升级」共找到 4047 篇相关文章
AI一天写4.4万行代码却没合并,程序员:AI Coding 真正的瓶颈来了
本文分享腾讯AI原生研发的真实案例,指出AI Coding产能提升后,最大瓶颈已非模型能力,而是现有研发治理体系与人的注意力适配问题,同时预告2026奇点智能技术大会的行业实践分享。
扒开源码:那个宣称“每半小时疯抢1万个注册码”的AI项目,到底在割谁?
近期技术群流传 UUMit 平台链接,宣称是“能让 AI 智能体自己接单打工赚钱的 A2A 平台”,极为火爆。但作者查看源码发现,该平台是前端单机戏法、点击劫持的广告套利站。文中还介绍了 AI 概念下五种套利黑产及识别方法。
都在卷「让大模型多循环几遍」,这个7B模型LoopCoder v2说:多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环,以打磨答案。但新研究发现,7B模型LoopCoder v2只多循环1次(共2次),就能大幅提升性能,继续增加循环次数,性能反而下降。研究还分析了收益与成本,给出选择循环次数的诊断方法。
破解遥感目标的形状与尺度难题,PKINet二代推理提速近4倍!
PKINet - v2是改进的遥感目标检测模型,能处理复杂形状和尺度变化问题。它在PKINet基础上升级,统一条带与方形卷积,部署时折叠为单大核。在多数据集上精度和速度提升,可服务多领域,但对特殊目标仍有检测问题。
原力灵机发布Realtime-VLA V2:从遥操作到真实部署,VLA提速的系统解法
原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告,在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA,解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题,还通过“油门式采集”提升速度,但离人类性能仍有差距。
0.3B参数,600MB内存!腾讯混元实现产业级2Bit量化,端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,参数量仅0.3B,内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案,生成速度提升,还通过多种方法提升能力,未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
【CUDA 博客】TMA简介 & 让矩阵转置在Hopper GPUs上变得更快
文章介绍Hopper GPU新特性TMA,它能高效传输多维数组数据。文中展示用TMA对2D数组操作,如创建张量映射、编写kernel等。还讲了避免共享内存bank冲突的交织方法,最后介绍在Hopper GPU上实现高效矩阵转置的多种方式及性能。
社区供稿 | Hugging Face x 北京中关村学院等机构联合发布生成式基因组大模型Carbon:一场关于“生命语言”的范式革命
北京中关村学院等联合发布生成式基因组大模型Carbon并开源。Carbon家族有三个版本,旗舰模型Carbon - 3B在多任务匹敌70亿参数的Evo2 - 7B,运行速度快275倍。它在数据、分词、训练上有创新,还实现技术普惠,有多种应用场景。
文心X1.1三大能力狂飙,海内外实测还挺惊艳!
9日WAVE SUMMIT深度学习开发者2025大会上,文心大模型X1.1发布,事实性、指令遵循、智能体能力显著提升,多项测试表现佳。它能做到知识一致,精准遵循指令,智能体解决问题出色,代码、数学、多模态能力也有进化,得益于迭代式混合强化学习训练框架。
为什么林俊旸会离职? | 甲子光年
3月4日凌晨,阿里Qwen团队技术负责人林俊旸宣布离职,同一天Qwen后训练负责人郁博文也正式离职。阿里刚开源Qwen 3.5小尺寸模型获马斯克点赞,此时核心团队出走引发关注。林俊旸离职或因团队分拆、管理范围缩小及“开源”与“闭源”的矛盾。