「推理训练数据」共找到 5210 篇相关文章
刚刚,翁荔博客上新:谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线,文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究,还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law,分析了两者分歧原因。
30万AI顾问进公司,OpenAI砸1.5亿改写你的报销周报
6月14日,OpenAI掏出1.5亿美元推出Partner Network计划,要在2026年底前训练并认证30万名顾问,将AI塞进企业工作流程。此前Anthropic也有类似动作,模型竞争正转向落地应用。
从Foundation Model到Physical AI,三星「杀入」大模型核心战场
三星正快速进入大模型核心战场,构建Foundation Model体系,采购GPU用于AI基建。它提出Meki架构、M2RL训练范式和LiveClawBench评测体系,由AI Model TF团队推进,负责人是唐业辉。
留给人类数学家的悬赏不多了!谷歌DeepMind一口气解决9道埃尔德什问题
AI进军数学界速度惊人,谷歌DeepMind发布由Gemini驱动的AlphaProof Nexus框架,解决9个埃尔德什开放问题,还证明44个猜想、搞定代数几何难题、改进凸优化理论边界,推理成本低且代码开源。
ICML 2026|表格异常检测能否告别「one-for-one」?OFA-TAD迈向one-for-all通用异常检测新范式
表格异常检测在多领域作用关键,但当前 one-for-one 范式成本高、泛化弱。Griffith 和同济团队提出 OFA-TAD,推进到 one-for-all 范式,在多源数据集训练一次即可迁移,实验表现优异。
去往 Capital One 的俞栋,曾是 Hinton 的「救命恩人」
近日原腾讯AI Lab副主任俞栋加入Capital One。此前他和邓力曾在微软为Geoffrey Hinton雪中送炭,挽救深度学习研究。如今邓力、俞栋等技术大佬纷纷投身金融公司,或是因薪资、挑战和资源等因素。
去掉 VAE 之后,商汤用 8B 参数重新定义了开源生图的上限
商汤SenseNova U1开源后引发开发者社区关注,它基于NEO - unify架构,摒弃VAE,实现多模态理解与生成原生统一。在多项基准测试中表现出色,还针对企业办公场景优化,成为生产级任务新选择。
Claude彻底起飞!狂揽亚马逊5GW算力+250亿刀,贝索斯赚麻了
4月20日,Anthropic与亚马逊签署超级大规模AI基础设施协议,1000亿美元十年砸向AWS算力,锁定5吉瓦用于训练和部署Claude。亚马逊追加投资,Anthropic营收猛增,此合作揭示AI竞争转向基础设施。
京东广告大模型实战:GRAM 架构如何在 50ms 内完成生成式推荐?
流量红利见顶,广告营销转型遇挑战。京东张泽华在大会公开应对方案,介绍 GRAM 架构,实现意图与商品语义对齐,控制推理时延,解决冷启动等问题,还分享算法与知识工程实践。
DeepSeek悄悄更新:Mega MoE、FP4 Indexer来了
昨天下午,DeepSeek 更新了 DeepGEMM 代码库,带来新东西 Mega MoE。它将 MoE 计算流程整合,让数据通信和计算同时发生,提高 GPU 利用率。还尝试组合精度、搞 FP4 indexer 等,是基础设施层重构尝试。