「定年方法」共找到 435 篇相关文章
BIGAI & 中科大团队提出 MILR: 测试时隐空间推理，让图像生成学会「边想边改」丨ICLR 2026
BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。
Anthropic逼急奥特曼：自砍副业，死磕Claude主场
OpenAI最高层拉响「红色警报」，准备砍掉边缘项目，全面退守编程与企业市场主赛道。此前其「全面押注」策略导致资源内耗，而Anthropic专注企业和编程市场取得成功，Claude Code年化收入超25亿美元。OpenAI反击，Codex用户量提升。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学赵书乐、张伟伟：欧拉方程嵌入的壁面压力和摩阻分布机器学习方法
传统气动力建模依赖大量样本、泛化能力弱。本文将欧拉方程无粘特征融入建模，配合架构与损失函数设计，让模型在复杂状态保持泛化能力，集中力误差约3%，小样本建模时样本量比传统方法降2倍以上。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
“我可能不再建议学计算机”！图灵奖得主炮轰半个行业，并断言：AI Agent最后全是数据库问题
图灵奖得主 Mike Stonebraker 在访谈中称，若重新开始，不确定是否建议 18 岁的人学计算机，他认为计算机科学未来或不再是增长型行业。他还炮轰 Oracle、Google、AWS 等公司的数据库方案，对 AI Agent、大模型写 SQL 等发表看法。
史上首个被奥斯卡公开支持的AI，终于来了！Utopai模型又被刷屏了
AI原生影视工作室Utopai Studios年入1.1亿美元后又刷屏。其PAI模型可3分钟视频直出，获奥斯卡编剧Roger Avary公开站台，实测效果佳，还与哈登合作。Utopai走皮克斯全链路管线路线，开启AI电影制作新时代。
GPU-MODE Leaderboards之nvfp4_gemv代码阅读
文章围绕GPU-MODE的nvfp4_gemv竞赛rank1代码展开，先介绍问题及官方baseline，后详细解读rank1代码，含数据加载、线程模型等，还剖析核心计算函数，最后总结代码在缓存控制、数据格式等方面的调优亮点。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。
14岁CEO自曝真相！硅谷热捧「神童」，但一分钱都不敢给
年仅14岁的澳大利亚少年Alby Churven勇闯YC，创办前端公司Clovr和游戏化学习平台Finkel。他分享创业经历，认为青少年创业优势是时间多、无经济压力，但也因年龄缺乏可信度，融资难。还有15岁少年Bilal Bakr也做出两个项目。