「训练导向问题」共找到 4941 篇相关文章
Kimi新模型数学反超DeepSeek！北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek，基于Qwen2.5 - 72B打造，采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新，还有精简版本，官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。
OpenAI首席科学家：发布前夜，我们差点砍掉ChatGPT！5个你不知道的惊险内幕。
文章分享OpenAI最新PodCast内幕。ChatGPT最初名又长又没记忆点，发布前夜高层因测试结果存争议。上线炸服，还曾因RLHF问题成“马屁精”。未来AI将向智能体化发展，招聘看重好奇心等能力。
政策“开闸”之后：我们该如何看待这波半导体IPO热潮？｜甲子光年
近期国产半导体项目IPO速度加快，政策为产业打通资本血脉。本文以屹唐、摩尔、沐曦为例剖析热潮内核，指出企业有技术依赖、财务亏损等问题，IPO后还面临估值高、技术泡沫、地缘政治风险。
估值200亿，小米、宁德时代看中的半导体独角兽冲刺IPO
6月30日，芯迈半导体递表港交所拟上市。该公司专注功率半导体，获小米、宁德时代等投资，估值达200亿。不过近三年营收下滑、亏损加大，依赖大客户，此次IPO有“输血”意味，扭亏是核心问题。
KAG-Thinker：「结构化」思考新范式，支持逻辑严谨的大模型复杂推理
近日，蚂蚁集团知识引擎团队协同高校发布 KAG-Thinker 模型，是 KAG 框架重要迭代。它聚焦复杂推理，建立结构化思考范式，实验显示其性能在多数据集上有提升，还在医疗问答验证了专业领域有效性。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
10 人 1600 万美金 ARR，华人团队 OpenArt 用了这 11 个 AI 技术栈
华人团队 OpenArt 10 人团队做到 1600 万美金 ARR，CEO Coco Mao 分享经验。包括找准定位，聚焦三类核心用户；用程序化 SEO 实现增长；战略转型做视觉故事讲述；解决角色一致性问题，还介绍多方面技术栈。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型，超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM，用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成，实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器，还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
好玩！AI模仿人类‘空像错觉’，开启想象力之旅
越南国立大学提出Shape2Animal框架，模仿人类‘空想性错觉’，将自然物体轮廓转化为动物图像。该框架经多阶段流程，结合多种技术生成画面，但也继承了基础模型的一些局限性。
谷歌AlphaGenome横空出世！40亿年生命代码一键破解，或再夺诺奖
谷歌DeepMind发布AlphaGenome，可一次读取100万个DNA碱基，预测基因突变。它以长DNA序列为输入，预测数千种分子特性，克服了现有模型在序列长度和分辨率间的取舍问题，有望推动生物学研究和新疗法诞生。