「后训练策略」共找到 4387 篇相关文章
一文读懂：国产AI芯片与英伟达的差距有多大？
文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
千问3：开源第一不只是说说！
英伟达新开源的OpenCodeReasoning系列选千问作基础底座。千问3以Apache 2.0发布后，开发者生态更新频繁，衍生模型超10万，下载量破3亿，全球第一。其性能强，正加速开启全栈式AI时代。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码，多项任务远超RoPE
长文本能力对语言模型重要，但现有模型训练窗长有限，流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足，提出傅里叶位置编码FoPE，提升长文本泛化能力，实验表现超RoPE。
68页论文再锤大模型竞技场！Llama4发布前私下测试27个版本，只取最佳成绩
《排行榜幻觉》论文指出Chatbot Arena存在问题，如少数大厂私下多版本测试选最优、数据访问不平等、用Arena数据训练可提性能、模型被大量静默弃用等，研究团队给出改进建议，官方也进行了回应。
神秘「牛来」模型果然是智谱！GLM首个原生多模态，还用的国产卡
神秘模型「牛来」真身曝光，是智谱刚开源的 GLM - 5.3 Flash，为 5 系列首个原生多模态模型。它尺寸小能力强、价格低，用国产卡，实测多模态和 Coding 能力出色，架构全新，开源后将模型、算力和生态结合。
港科大（广州）联合腾讯AI平台部开源VibeWorlding，3D世界构建迎来Vibe Coding时刻？
香港科技大学（广州）联合腾讯AI平台部提出VibeWorlding，是可通过多轮对话等自主构建和编辑交互式3D世界的多模态智能体框架。团队开源多项数据，其模型经强化学习后表现超GPT - 5.5等。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
Transformer开始构建三维世界：开源模型几张图片秒级生成可探索3D场景
影溯将最新研究成果做成免费3D捕捉工具Crystal空间相机，背后技术QuerySplat已开源。其模型Topos - Lite改变组织三维空间方式，少量图片就能秒级生成3D场景，还能扩展容量。影溯团队经验丰富，技术应用场景广。
无锡梁溪国资领投！长三角商业航天再落关键一子
继4月数亿元Pre - A轮融资后，龙擎空天近日完成近亿元Pre - A+轮融资，由无锡梁溪国资平台领投。两轮融资用途明确，其‘终端 + 芯片’模式有独特优势，还启动‘算力上天’战略，折射商业航天产业变革。