「仿真合成数据」共找到 2632 篇相关文章
DeepSeek-V3.2正式版发布,将开源模型的能力推向极致
DeepSeek-V3.2正式版开源,包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制,降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进,支撑高难度推理。还融合思考与工具使用,合成训练数据,在智能体评测表现优异。
一个大脑控制所有机器人,真的可能吗?特斯拉、Skild AI、Agility 激辩人形机器人的量产路线|GTC 2026
GTC 2026 上,特斯拉、Skild AI 等公司就人形机器人量产路线展开讨论。涉及数据采集、仿真作用、模型架构等话题,各公司观点不一,如特斯拉强调端到端,Skild AI 看重通用大脑,反映出行业在迈向量产时的探索与分歧。
英伟达发布并开源Alpamayo:自动驾驶终于开始讲道理了|甲子光年
北京时间今天凌晨,英伟达在CES现场发布Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具及数据集,旨在推动推理型自动驾驶汽车开发。其核心模型Alpamayo 1可展示决策逻辑,此次发布是英伟达在该领域开放程度最高的尝试。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程(SwS),利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广,在多基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。
对谈 Chai-2 核心科学家乔卓然:抗体生成成功率提升百倍,分子生成平台是药物研发的 GPU|Best Minds
文章访谈 Chai Discovery 创始科学家乔卓然,探讨 Chai-2 设计理念与行业意义。Chai-2 能零样本生成活性抗体,成功率提升百倍,将开发周期从数月缩至两周。未来分子生成平台或成药物研发的 GPU,合成数据将成“第三模态”。
英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro!成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中,4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶,单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法,还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
死掉的创业公司,成了AI最抢手的训练数据
过去一年,硅谷倒闭创业公司用数字履历重新估价,卖给AI实验室训练agent。产业链迅速形成,中游有SimpleClosure和Sunset等,下游有多家做RL gym的创业公司,不过该产业链面临隐私等敏感问题。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略,团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略,认为扩大模型规模和数据量仍重要,合成数据是延续Scaling Law的关键。
大模型已经够聪明了,为什么 95% 的 AI 项目还是跑不出 ROI?
2026年AI落地现悖论,模型能力强但多数项目难有ROI,原因是数据未准备好。腾讯云在AI产业应用大会宣布升级全栈数据平台,推出DataBuddy,可在多场景实现对话即交付,解决数据问题助力AI落地。
bootstrap 到十亿美元 ARR:Surge AI 这匹黑马如何颠覆 Scale 霸权 ?
Surge AI 成立于 2020 年,主创团队低调,短短几年业绩爆发。截至 2024 年 ARR 超 10 亿美元,超越 Scale AI。2025 年 7 月启动首次外部融资,其聚焦高质量数据标注,客户多为顶级科技公司。